Building Transformer Models with PyTorch 2.0

Autor Prem Timsina

Kniha ( měkká vazba )

E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

7 tajemství štěstí

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 229 Kč

7 tajemství štěstí

This book covers transformer architecture for various applications including NLP, computer vision, speech processing, and predictive modeling with tabular data. It is a valuable resource for anyone looking to harness the power of transformer architecture in their machine learning projects. The book provides a step-by-step guide to building… Přejít na celý popis

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis

This book covers transformer architecture for various applications including NLP, computer vision, speech processing, and predictive modeling with tabular data. It is a valuable resource for anyone looking to harness the power of transformer architecture in their machine learning projects. The book provides a step-by-step guide to building transformer models from scratch and fine-tuning pre-trained open-source models. It explores foundational model architecture, including GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion, and the core principles for solving various problems with transformers. The book also covers transfer learning, model training, and fine-tuning, and discusses how to utilize recent models from Hugging Face.

Sdílet

Nakladatel
BPB Publications
Rozměr
243 x 192 x 19
jazyk
angličtina
Vazba
měkká vazba
Hmotnost
508 g
isbn
9789355517494
Počet stran
310
datum vydání
11.04.2024
ean
9789355517494

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 924 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost