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深入浅出Embedding:原理解析与应用实践
吴茂贵 王红星更新时间:2021-06-09 18:02:48
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这是一本系统、全面、理论与实践相结合的Embedding技术指南,由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写,得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。在内容方面,本书理论与实操兼顾,一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化,一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践;在写作方式上,秉承复杂问题简单化的原则,尽量避免复杂的数学公式,尽量采用可视化的表达方式,旨在降低本书的学习门槛,让读者能看得完、学得会。全书一共16章,分为两个部分:第1部分(第1~9章)Embedding理论知识。主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术,如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等,重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。第二部分(第10~16章)Embedding应用实例。通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用,包括如何使用Embedding提升传统机器学习性,如何把Embedding技术应用到推荐系统中,如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2021-05-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践最新章节
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- A.13 修改安装源
- A.12 安装PyTorch
- A.11 建议使用conda安装TensorFlow
- A.10 TensorFlow分布式处理实例
- A.9 TensorFlow一般方式处理实例
- A.8 安装验证
- A.7 Jupyter Notebook的配置
- A.6 安装TensorFlow-GPU 2.0
- A.5 安装Python 3.7
吴茂贵 王红星
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