





跟NVIDIA學深度學習! 從基本神經網路到CNN.RNN.LSTM.seq2seq.Transformer.GPT.BERT..., 紮穩機器視覺與大型語言模型LLM的建模基礎
Learning Deep Learning
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本書特色:
□【徹底看懂 ChatGPT 背後核心技術 - GPT 的模型架構】
GPT、Transformer、encoder-decoder、seq2seq、self-attention 機制、attention 機制、query-key-value 機制、Multi-head、位置編碼 (
□【徹底看懂 ChatGPT 背後核心技術 - GPT 的模型架構】
GPT、Transformer、encoder-decoder、seq2seq、self-attention 機制、attention 機制、query-key-value 機制、Multi-head、位置編碼 (
內容簡介
本書特色:
□【徹底看懂 ChatGPT 背後核心技術 - GPT 的模型架構】
GPT、Transformer、encoder-decoder、seq2seq、self-attention 機制、attention 機制、query-key-value 機制、Multi-head、位置編碼 (positional encoding)、預訓練 (pre-train)、微調 (fine-tune)...各種建模技術輕鬆搞懂!
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文字自動完成模型
‧從處理原始文字訓練資料 → 切割資料集 → 建構模型 → 模型調校、優化,從頭到尾示範一遍,帶你紮穩大型語言模型 (LLM) 的建模基礎
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‧紮穩根基!不被損失函數 / 梯度下降 / 反向傳播 / 正規化 / 常規化…一拖拉庫技術名詞搞的暈頭轉向!
‧深度神經網路基礎 / CNN / RNN / LSTM...概念詳解。
‧多模態學習 (multimodal learning)、多任務學習 (multitask learning)、自動化模型架構搜尋...熱門主題介紹。
□詳細解說, 流暢翻譯
本書由【施威銘研究室】監修, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容!
作者介紹
作者簡介:
Magnus Ekman
現為 NVIDIA 架構總監,擁有資訊工程博士學位與多項專利。他於 1990 年代後期首次接觸人工神經網路、親身體會進化計算的威力後,開始鑽研計算機架構,並與妻兒遷往矽谷居住。他曾在昇陽電腦和 Samsung Research America 從事處理器設計和研發。他目前在 NVIDIA 領導一個工程團隊,負責開發自駕車、人工智慧 (AI) 資料中心專用的高效能、低功率 CPU。
Magnus Ekman
現為 NVIDIA 架構總監,擁有資訊工程博士學位與多項專利。他於 1990 年代後期首次接觸人工神經網路、親身體會進化計算的威力後,開始鑽研計算機架構,並與妻兒遷往矽谷居住。他曾在昇陽電腦和 Samsung Research America 從事處理器設計和研發。他目前在 NVIDIA 領導一個工程團隊,負責開發自駕車、人工智慧 (AI) 資料中心專用的高效能、低功率 CPU。
規格
誠品貨碼 / 2682508211003
ISBN13 / 9789863127765
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9789863127765
頁數 / 416
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 23*17*2.4
級別 / N:無
重量(g) / 914
提供維修 / 無
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