李沐动手深度学习 nlp
时间: 2025-02-02 07:08:25 浏览: 46
### 李沐动手深度学习中的自然语言处理资源
#### 自然语言处理简介
《动手学深度学习》由阿斯顿·张、李沐等人编写,是一本面向中文读者的深度学习教材。书中涵盖了丰富的自然语言处理(NLP)相关内容[^1]。
#### 主要章节覆盖范围
- **词向量与嵌入层**
- 讲解如何将文本转换成数值表示形式以便于模型理解。
- 探讨预训练词向量的应用及其优势。
- **循环神经网络(RNNs)**
- 解析RNN结构特点以及其在序列数据上的应用实例。
- 展示LSTM和GRU两种改进型架构的工作原理。
- **注意力机制(Attention Mechanism)**
- 描述传统编码器-解码器框架存在的局限性。
- 阐述引入注意力机制后的优化效果及具体实现方法。
- **Transformer架构**
- 提供详细的Transformer组件介绍,包括多头自注意力建模方式。
- 分享基于此架构构建的各种变体如BERT等的成功案例分析。
#### 实践指南与项目建议
为了帮助读者更好地掌握理论知识并应用于实际场景,《动手学深度学习》提供了大量配套练习题和实战项目指导。这些材料不仅有助于巩固所学概念,还能激发创新思维,在解决真实世界问题方面发挥重要作用。
```python
import torch
from d2l import torch as d2l
batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)
```
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