完结共43章
倒序
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致数字化人才的一封信
前言
第1章 深度学习理论基础
1.1 深度学习概况
1.2 深度学习神经网络
第2章 深度学习的软件框架
2.1 环境配置
2.2 PyTorch入门
2.3 PyTorch自动求梯度
2.4 PyTorch nn模块
第3章 语言模型与词向量
3.1 语言模型
3.2 词向量
3.3 代码实战
第4章 序列模型与梯度消失/爆炸
4.1 循环神经网络
4.2 梯度消失与爆炸
4.3 改进方法
4.4 代码实战：搭建LSTM/GRU的文本分类器
第5章 卷积神经网络在NLP领域的应用
5.1 卷积神经网络的概念
5.2 空洞卷积神经网络
5.3 代码实战：CNN情感分类实战
第6章 Seq2Seq模型与Attention机制
6.1 Encoder-Decoder结构
6.2 Attention机制
6.3 Seq2Seq训练与预测
6.4 代码实战：应用PyTorch搭建机器翻译模型
第7章 大规模预训练模型
7.1 ELMo
7.2 Transformer
第8章 预训练语言模型BERT
8.1 BERT的基本概念
8.2 BERT的工作原理
8.3 BERT的可解释性
8.4 其他预训练模型
8.5 代码实战：预训练模型
参考文献
封底
更新时间：2021-04-22 17:09:26