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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TensorFlow语音识别实战 详解TensorFlow API和ResNet模型,实战语音识别技术
使用深度学习进行语音识别是近年来AI研究的热点之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现语音识别的技术要点以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。
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TensorFlow知识图谱实战 实战文本分类与命名实体识别,快速构建知识图谱
本书介绍TensorFlow构建知识图谱的核心技术,帮助读者掌握使用深度学习构建知识图谱的方法,以及使用神经网络的技术要点和基于深度学习的应用程序编写技巧。
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深度学习的数学原理与实现 数学原理、公式推导、代码实现,帮助你快速掌握深度学习原理及实现
本书从深度学习的基础知识出发,介绍深度学习每个组成部分的原理,并推导出其中的数学公式,以帮助读者掌握深度学习的理论知识。本书还讲解了具体的代码实现,让读者在掌握深度学习原理的同时,也能通过动手实践深入理解这些知识。
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Keras实战:基于TensorFlow2.2的深度学习实践 掌握Keras框架,提升深度学习技能
本书全面系统地介绍了Keras框架的知识,重要内容均结合代码实例进行讲解,读者通过这些实例可以深入掌握Keras程序设计的技能,并对深度学习有进一步的了解。
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TensorFlow 2.0深度学习从零开始学 全面分析、讲解TensorFlow 2.0的新框架思想和模型设计以及Keras编程方法与技巧
1. 介绍全面,讲解详尽 本书全面地讲解TensorFlow 2.0的新框架设计思想和模型的编写,详细介绍TensorFlow 2.0的安装、使用以及TensorFlow 2.0官方所推荐的Keras编程方法与技巧等。 2. 作者经验丰富,代码编写细腻 本书的代码编写由低到高,针对各个环节都有详尽的说明,使得读者能够充分了解和掌握代码各个模块的编写方法和技巧,是一本非常好的TensorFlow 2.0学习教程。 作者是长期奋战在科研和工业界的一线算法设计和程序编写人员,实战经验丰富,对代码中可能会出现的各种问题和 坑 有丰富的处理经验,能够使得读者少走很多弯路。 3. 理论扎实,深入浅出 在代码设计的基础上,本书还深入浅出地介绍深度学习需要掌握的一些基本理论知识,通过大量的公式与图示结合的方式对理论进行介绍。 4. 提供完善的技术支持和售后服务 本书提供了专门的技术支持邮箱:booksaga@1
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深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras 掌握深度学习的基本过程和步骤 开阔AI解决实际问题的思路和方法
本书通过丰富的深度学习实战案例,向读者介绍深度学习可应用和落地的项目,包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换等。所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术,可配套用于深度学习的实战训练。
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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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谷歌JAX深度学习从零开始学 从算法和案例入手 快速掌握JAX深度学习框架
JAX是一个用于高性能数值计算的Python库,专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识,并剖析3个实战案例: 使用ResNet完成CIFAR100数据集分类、有趣的词嵌入与生成对抗网络。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、开发环境和答疑服务。
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