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• 010 __ |a 978-7-122-49031-5 |d CNY68.00

• 092 __ |b 三新KJ2608期-1127

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• 200 1_ |a 深入解析Transformer架构 |f 吕阳, 王韵涵著

• 210 __ |a 北京 |c 化学工业出版社 |d 2026.1

• 215 __ |a 135页 |d 24cm

• 225 2_ |a AI大模型技术丛书

• 330 __ |a 本书致力于系统地解析和解读Transformer模型的核心原理和应用前景。作为“AI大模型技术丛书”的开篇之作, 本书从Transformer的起源讲起, 分析了模型设计背后的挑战及创新点, 包括注意力机制、位置编码、多头注意力等核心技术。书中深入探讨了Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的实际应用, 展示了其在复杂任务中的显著优势和扩展潜力。通过清晰的理论解析与丰富的应用案例。

• 333 __ |a 本书适合对Transformer模型感兴趣的各类读者

• 410 _0 |1 2001 |a AI大模型技术丛书

• 606 0_ |a 自然语言处理

• 690 __ |a TP391 |v 5

• 701 _0 |a 吕阳 |4 著

• 701 _0 |a 王韵涵 |4 著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20260311