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Transformer大模型(原理實踐及應用)

  • 作者:陳?|責編:楊帆//戰曉雷
  • 出版社:清華大學
  • ISBN:9787302698814
  • 出版日期:2025/09/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:179
人民幣:RMB 59 元      售價:
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內容大鋼
    Transformer是大語言模型等大模型的現階段主要架構。本書從原理的角度系統地講解序列監督學習、序列聚合、注意力機制、Transformer層及3種類型的Transformer架構,從應用的角度講解並演示如何在自然語言處理、電腦視覺、信號處理、推薦系統、深度強化學習等領域使用Transformer架構完成文本分類、文本生成、機器翻譯、語音識別、語音合成、圖像分類、圖像說明、視頻分類、視頻預測等任務,並從實踐的角度通過47個循序漸進的實驗引領讀者使用PyTorch框架獨立編程實現上述方法和架構,完成上述任務。
    本書不僅適合作為相關專業本科生及研究生的專業課教材,也適合相關領域的從業者、科研人員及大模型應用愛好者參考。

作者介紹
陳?|責編:楊帆//戰曉雷
    陳?,美國田納西理工大學博士。2003年碩士畢業后在UT斯達康、意法半導體等企業工作多年。2011年博士畢業后在東北大學物聯網工程專業任副教授、碩士研究生導師。曾任東北大學物聯網工程研究所副所長、無錫(濱湖)國家感測信息中心副主任(掛職),曾在美國北卡羅來納州立大學訪學。主要研究方向包括物聯網無線通信、機器學習、認知無線電等。講授機器學習、物聯網技術、物聯網通信技術、無線感測網路概論、無線感測網路實驗、創業基礎、創新創業活動、High-Performance Embedded System Design等課程。編著《物聯網無線通信原理與實踐》。多次被學生評選為「我最喜愛的老師」,所負責的課程多次被學生評選為「我最喜愛的專業課程」。

目錄
第1章  引言
  1.1  從機器學習到深度學習
  1.2  Transformer架構
  1.3  PyTorch框架
    1.3.1  PyTorch框架的安裝
    1.3.2  PyTorch函數和類
    1.3.3  PyTorch實踐
  1.4  深度神經網路
  1.5  本書各章之間的聯繫
  1.6  本章小結
  1.7  思考與練習
第2章  序列監督學習
  2.1  兩種序列監督學習
    2.1.1  基於前饋神經網路的序列監督學習
    2.1.2  基於循環神經網路的序列監督學習
  2.2  序列預測
  2.3  序列生成
  2.4  本章小結
  2.5  思考與練習
第3章  序列聚合與注意力機制
  3.1  基於標量投影的序列聚合
  3.2  選擇性序列聚合
  3.3  注意力機制與多頭注意力機制
  3.4  本章小結
  3.5  思考與練習
第4章  Transformer架構
  4.1  使用樣本組訓練序列預測模型
  4.2  Transformer中的層
    4.2.1  前饋網路
    4.2.2  殘差連接
    4.2.3  層標準化
    4.2.4  dropout
  4.3  解碼器型Transformer
  4.4  編碼器型Transformer
  4.5  編解碼器型Transformer
  4.6  本章小結
  4.7  思考與練習
第5章  Transformer架構在自然語言處理領域的應用
  5.1  文本分類
  5.2  文本生成
  5.3  機器翻譯
  5.4  語音分類
  5.5  語音轉文本
  5.6  本章小結
  5.7  思考與練習
第6章  Transformer架構在電腦視覺領域的應用
  6.1  圖像分類
  6.2  圖像說明
  6.3  視頻分類
  6.4  視頻預測

  6.5  本章小結
  6.6  思考與練習
第7章  Transformer架構在其他領域的應用
  7.1  Transformer架構在數字信號處理中的應用
  7.2  Transformer架構在推薦系統中的應用
  7.3  Transformer架構在深度強化學習中的應用
  7.4  本章小結
  7.5  思考與練習
附錄A  實驗參考程序及註釋
  A.1  第1章實驗
  A.2  第2章實驗
  A.3  第3章實驗
  A.4  第4章實驗
  A.5  第5章實驗
  A.6  第6章實驗
  A.7  第7章實驗
參考文獻
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