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深度学习与PyTorch实用指南

深度学习与PyTorch实用指南

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本书是学习深度学习和PyTorch的理想选择，无需繁琐的理论和复杂代码，读者可以轻松上手。内容包括从梯度下降基础到使用HuggingFace对大型NLP模型（如BERT和GPT-2）进行微调，分为四个部分：基础知识（如梯度下降、线性和逻辑回归训练）、计算机视觉（包括模型激活函数、卷积、迁移学习）、序列处理（如RNN、GRU、LSTM、seq2seq模型、注意力机制）、自然语言处理（标记化、嵌入、上下文词嵌入、ELMo、BERT、GPT-2）。本书提供了一种系统化、逐步的学习方法，并以对话形式进行讲解。
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