WangYuDi 老哥的关于BERT原理的一份PPT分析

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1.1版本的torch很难下

NLP汉语自然语言处理原理与实践

一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍，涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面，内容繁杂。 本书包括NLP的语言理论部分、算法部分、案例部分，涉及汉语的发展历史、传统的句法理论、认知语言学理论。需要指出的是，本书是迄今为止第一本系统介绍认知语言学和算法设计相结合的中文NLP书籍，并从认知语言学的视角重新认识和分析了NLP的句法和语义相结合的数据结构。这也是本书的创新之处

《21个项目玩转深度学习：基于Tensorflow的实践详解》高清完整版

ensorflow《21个项目玩转深度学习：基于Tensorflow的实践详解》高清完整版PDF 挺好的可以加强Tensorflow学习基础简单，21个项目更加灵活应用Tensorflow

深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用与代码实现

全书共13章，分为2篇。第1篇基础知识，介绍了人工智能发展里程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，最后对最前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲，介绍了Python基础、OpneCV基础、最简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。从第5章开始包含了很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前最流行的深度学习框架中的Caffe和MXNet，其中包含了作者原创的大量代码和搜集的数据，这些代码和作者训练好的部分模型已分享到本书github页面上供读者自行下载。

深度学习轻松学

作者: 冯超 出版社: 电子工业出版社 出品方: 博文视点 副标题: 核心算法与视觉实践 出版年: 2017-7 页数: 360 定价: 79.00 装帧: 平装 ISBN: 9787121317132

吴恩达——Word版，深度学习视频的笔记

在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。

Python大战机器学习

作者: 华校专 / 王正林； 出版社: 电子工业出版社 副标题: 数据科学家的第一个小目标 出版年: 2017-2-1 页数: 452 定价: 69 装帧: 其他