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深入淺出Embedding:原理解析與應用實踐
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這是一本系統(tǒng)、全面、理論與實踐相結合的Embedding技術指南,由資深的AI技術專家和高級數(shù)據(jù)科學家撰寫,得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智能領域的領軍人物的一致好評和推薦。在內(nèi)容方面,本書理論與實操兼顧,一方面系統(tǒng)講解了Embedding的基礎、技術、原理、方法和性能優(yōu)化,一方面詳細列舉和分析了Embedding在機器學習性能提升、中英文翻譯、推薦系統(tǒng)等6個重要場景的應用實踐;在寫作方式上,秉承復雜問題簡單化的原則,盡量避免復雜的數(shù)學公式,盡量采用可視化的表達方式,旨在降低本書的學習門檻,讓讀者能看得完、學得會。全書一共16章,分為兩個部分:第1部分(第1~9章)Embedding理論知識。主要講解Embedding的基礎知識、原理以及如何讓Embedding落地的相關技術,如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學習方法等,重點介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預訓練模型及BERT的多種改進版本等。第二部分(第10~16章)Embedding應用實例。通過6個實例介紹了Embedding及相關技術的實際應用,包括如何使用Embedding提升傳統(tǒng)機器學習性,如何把Embedding技術應用到推薦系統(tǒng)中,如何使用Embedding技術提升NLP模型的性能等。

吳茂貴 王紅星 ·人工智能 ·11.3萬字

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