截至目前，这本书是全球首部对Transformer进行深入、全方位解读的著作，涵盖了超过60种Transformer架构。通过阅读，您不仅能学习到每种架构的理论基础和实用技能，还能了解如何在具体应用场景中有效地运用这些架构。
不论您是深度学习的入门者还是已有一定基础的学习者，我都极力建议您阅读这本书籍，它定会对您有所帮助！
作者通过七个主要章节，对Transformer架构进行了彻底而深入的分析和阐释。如果你需要这本书的高清电子版本，可以直接长按屏幕扫码添加我的助手让她无偿及时发送给大家！
可以直接长按扫码添加
第一章为读者提供了一个关于Transformer架构的概述，包括其发展历程、对学术和产业界的深远影响。
自第二章起，书籍转向详细探讨序列到序列模型及其局限性，并全方位、细致地剖析了Transformer的构成要素，如注意力机制、多头注意力、位置编码、残差连接、编码器和解码器结构等。每个模块都采用了理论与实践相结合的方式，进行了深入浅出的讲解，极大地提高了可理解性。
第三章专注于BERT架构的细节，讲述了如何在传统的自然语言处理任务中进行预训练和微调。
后续章节则深入介绍了基于Transformer的各种变体模型，并探讨了在语言处理、文本分析、时间序列预测和计算机视觉等领域中应用Transformer技术的具体方法。此外，还包括了对Transformer可解释性技术的解读。书中每个理论和实际案例分析都附有实践案例研究和代码片段，这些都可以在Google Colab上进行运行和实验。
