大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。 实战案例丰富 基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战 PyTorch数据处理与模型展示 ResNet实战 有趣的词嵌入 基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战 自然语言处理的编码器 预训练模型BERT 自然语言处理的解码器 强化学习实战 只具有解码器的GPT2模型 实战训练自己的ChatGPT 开源大模型ChatGLM使用详解 ChatGLM高级定制化应用实战 对ChatGLM进行高级微调
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PyTorch 2.0深度学习从零开始学 实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别
本书学习曲线平缓,实战案例丰富,适合做为入门书 帮助读者用最短的时间掌握PyTorch 2.0深度学习的编程技巧及实战应用 实战案例包括:中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别 配套示例源码、PPT课件、作者答疑服务
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PyTorch语音识别实战 实战语音唤醒、音频特征抽取、语音情绪分类、Whisper语音转换、鸟叫多标签分类、多模态语音文字转换
众多实战案例,带你快速掌握语音识别应用开发 基于特征词的语音唤醒实战 短时傅里叶变换实战 梅尔频率倒谱系数实战 基于音频特征的声音聚类实战 基于深度神经网络的语音情绪识别实战 基于卷积神经网络的语音情绪识别实战 基于循环神经网络的文本内容情感分类实战 基于Whisper的语音转换实战 拼音汉字转化实战 鸟叫的多标签分类实战 多模态语音文字转换实战
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