本书介绍
这本全面的书籍是关于Transformer模型的权威指南，它详细介绍了超过60种不同的Transformer架构，并深入探讨了与这些模型相关的算法和技术。书中提供了丰富的案例和代码，这些都可以轻松地在Google Colab平台上运行，非常适合那些在语音识别、自然语言处理、时间序列分析和计算机视觉等领域寻求知识的学习者。目前，这本书在亚马逊的售价为45美元，但幸运的是，我找到了一个免费获取电子版的方法。只需扫描提供的二维码，你就能免费获得这本书，记得分享截图哦！
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作者精心编排了全书内容，分为7个主要章节和37个细分小节，全面覆盖了Transformer的各个方面。第一章为读者提供了深度学习和Transformer的背景知识。第二章则深入讲解了Transformer的基础知识，包括编码器和解码器。第三章专注于BERT模型，第四章探讨了多语言Transformer架构，第五章则涉及Transformer的各种变体和改进。第六章讨论了预训练Transformer及其在特定应用中的使用，而第七章则聚焦于Transformer的可解释性技术。
除了专业的技术知识，书中还提供了关于如何将这些架构应用到实际生活和学习中的实用技巧和建议。对于任何正在学习或计划学习Transformer模型的人来说，这本书是不可多得的资源。
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