- PyTorch深度学习指南(序列与自然语言处理全彩印刷)
- - 作者：(巴西)丹尼尔·沃格特·戈多伊|责编:张淑谦//陈崇昱|译者:赵春江
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111744597
  - 出版日期：2024/03/01
  - 页数：310
- 售价：55.6

内容大纲
    “PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
    本书为该套丛书的第三卷：序列与自然语言处理。本书主要介绍了循环神经网络（RNN、GRU和LSTM）和一维卷积；Seq2Seq模型、注意力、自注意力、掩码和位置编码；Transformer、层归一化和视觉Transformer（ViT）；BERT、GPT-2、单词嵌入和HuggingFace库等内容。
    本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。
作者介绍
目录
前言
致谢
关于作者
译者序
常见问题
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第8章  序列
  剧透
  Jupyter Notebook
    导入
  序列
    数据生成
  循环神经网络（RNN）
    RNN单元
    RNN层
    形状
    堆叠RNN
    双向RNN
    正方形模型
    可视化模型
    我们能做得更好吗？
  门控循环单元（GRU）
    GRU单元
    GRU层
    正方形模型Ⅱ——速成
    模型配置和训练
    可视化模型
    我们能做得更好吗？
  长短期记忆（LSTM）
    LSTM单元
    LSTM层
    正方形模型Ⅲ——巫师
    模型配置和训练
    可视化隐藏状态
  可变长度序列
    填充
    打包
    解包（至填充）

    打包（从填充）
    可变长度数据集
    数据准备
    正方形模型Ⅳ——打包
    模型配置和训练
  一维卷积
    形状
    多特征或通道
    膨胀
    数据准备
    模型配置和训练
    可视化模型
  归纳总结
    固定长度数据集
    可变长度数据集
    选择一个合适的模型
    模型配置和训练
  回顾
第9章（上）：序列到序列
  剧透
  Jupyter Notebook
    导入
  序列到序列
    数据生成
  编码器-解码器架构
    编码器
    解码器
    编码器+解码器
    数据准备
    模型配置和训练
    可视化预测
    我们能做得更好吗？
  注意力
    “值”
    “键”和“查询”
    计算上下文向量
    评分方法
    注意力分数
    缩放点积
    注意力机制
    源掩码
    解码器
    编码器+解码器+注意力机制
    模型配置和训练
    可视化预测
    可视化注意力
    多头注意力
第9章（下）：序列到序列
  剧透
  自注意力

    编码器
    交叉注意力
    解码器
    编码器+解码器+自注意力机制
    模型配置和训练
    可视化预测
    不再有序
  位置编码（PE）
    编码器+解码器+位置编码
    模型配置和训练
    可视化预测
    可视化注意力
  归纳总结
    数据准备
    模型组装
    编码器+解码器+位置编码
    自注意力的“层”
    注意力头
    模型配置和训练
  回顾
第10章  转换和转出
  剧透
  Jupyter Notebook
    导入
  转换和转出
  狭义注意力
    分块
    多头注意力
  堆叠编码器和解码器
  包裹“子层”
  Transformer编码器
  Transformer解码器
  层归一化
    批量与层
    我们的Seq2Seq问题
    投影或嵌入
  Transformer
    数据准备
    模型配置和训练
    可视化预测
  PyTorch的Transformer
    模型配置和训练
    可视化预测
  视觉Transformer
    数据生成和准备
    补丁
    特殊分类器词元
    模型
    模型配置和训练
  归纳总结

    数据准备
    模型组装
    模型配置和训练
  回顾
第11章  Down the Yellow Brick Rabbit Hole
  剧透
  Jupyter Notebook
    附加设置
    导入
  “掉进黄砖兔子洞（Down the Yellow Brick Rabbit Hole）”
  构建数据集
    句子词元化
    HuggingFace的数据集
    加载数据集
  单词词元化
    词汇表
    HuggingFace的词元化器
  单词嵌入之前
    独热（One-Hot）编码（OHE）
    词袋（BoW）
    语言模型
    N元（N-gram）
    连续词袋（CBoW）
  单词嵌入
    Word2Vec
    什么是嵌入？
    预训练的Word2Vec
    全局向量（GloVe）
    使用单词嵌入
    模型Ⅰ——GloVE+分类器
    模型Ⅱ——GloVe+Transformer
  上下文单词嵌入
    ELMo
    BERT
    文档嵌入
    模型Ⅲ——预处理嵌入
  BERT
    词元化
    输入嵌入
    预训练任务
    输出
    模型Ⅳ——使用BERT进行分类
  使用HuggingFace进行微调
    序列分类（或回归）
    词元化数据集
    训练器
    预测
    管道
    更多管道
  GPT-2

  归纳总结
    数据准备
    模型配置和训练
    生成文本
  回顾
  谢谢您！

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