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题名/责任者:

深入理解Transformer自然语言处理:使用Python、PyTorch、TensorFlow、BERT、RoBERTa为NLP构建深度神经网络架构/(法)丹尼斯·罗思曼(Denis Rothman)著 马勇[等]译

出版发行项:

北京:北京理工大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-5763-2893-6/CNY99.00

载体形态项:

14,267页;24cm

并列正题名:

Transformers for natural language processing:build innovative deep neural network architectures for NLP with Python, PyTorch, TensorFlow, BERT, RoBERTa, and more

其它题名:

使用Python、PyTorch、TensorFlow、BERT、RoBERTa为NLP构建深度神经网络架构

个人责任者:

(法) 罗思曼 (Rothman, Denis) 著

个人次要责任者:

马勇 译

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

提要文摘附注:

本书采用边学边应用的方法，研究了Transformer在机器翻译、语音转文本、文本转语音、语言建模、问答等众多NLP领域中的深度学习技术。

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