不看后悔！第一本全面详解Transformer的综合性书籍！284页pdf下载

今天来推荐一本Transformers宝典《Transformers for Machine Learning》，它现在在亚马逊上卖140美元。

全书共有60多种Transformer架构的讲解，还有相关的知识和技巧，不管你是搞语音、文本、时间序列还是计算机视觉的，都能用得上。只要你有本科的基础知识，读起来就毫无压力！

第一章先带你回顾一下Transformer架构的发展历史，看看它怎么影响学术界和工业界的。

第二章就深入聊聊序列到序列模型，还有它的一些局限性。然后重点讲解Transformer的各种组件，像注意力机制、多头注意力、位置编码这些，都讲得很清楚，你一看就懂。

第三章专门讲Bert架构，告诉你怎么对NLP任务进行预训练和微调。

后面的章节还介绍了各种基于Transformer的变体模型，以及它们在不同领域的应用。还有Transformer的可解释性技术，也都给你讲明白了。书里的案例和代码都能在谷歌Colab上直接跑，特别方便。

总之，这本书就是Transformer架构的百科全书，不管你是初学者还是有一定基础的，都值得一读。强烈推荐给大家！

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