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- ÉditeurChapman & Hall/CRC
- Date d'édition2022
- ISBN 10 0367767341
- ISBN 13 9780367767341
- ReliureBroché
- Langueanglais
- Nombre de pages257
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Transformers for Machine Learning: A Deep Dive (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Edité par
Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 0367767341
ISBN 13 : 9780367767341
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Transformers for Machine Learning : A Deep Dive
Edité par
Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 0367767341
ISBN 13 : 9780367767341
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Transformers for Machine Learning
Edité par
Taylor & Francis Group, 2022
ISBN 10 : 0367767341
ISBN 13 : 9780367767341
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Transformers for Machine Learning : A Deep Dive
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Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 0367767341
ISBN 13 : 9780367767341
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Transformers for Machine Learning
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Taylor & Francis Group, 2022
ISBN 10 : 0367767341
ISBN 13 : 9780367767341
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Transformers for Machine Learning: A Deep Dive (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Edité par
Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 0367767341
ISBN 13 : 9780367767341
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Transformers for Machine Learning
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Taylor & Francis Group, 2022
ISBN 10 : 0367767341
ISBN 13 : 9780367767341
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Transformers for Machine Learning
Edité par
Taylor & Francis Ltd, 2022
ISBN 10 : 0367767341
ISBN 13 : 9780367767341
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Transformers for Machine Learning (Paperback)
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Taylor & Francis Ltd, London, 2022
ISBN 10 : 0367767341
ISBN 13 : 9780367767341
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Paperback. Etat : new. Paperback. Transformers are becoming a core part of many neural network architectures, employed in a wide range of applications such as NLP, Speech Recognition, Time Series, and Computer Vision. Transformers have gone through many adaptations and alterations, resulting in newer techniques and methods. Transformers for Machine Learning: A Deep Dive is the first comprehensive book on transformers.Key Features:A comprehensive reference book for detailed explanations for every algorithm and techniques related to the transformers.60+ transformer architectures covered in a comprehensive manner.A book for understanding how to apply the transformer techniques in speech, text, time series, and computer vision.Practical tips and tricks for each architecture and how to use it in the real world.Hands-on case studies and code snippets for theory and practical real-world analysis using the tools and libraries, all ready to run in Google Colab.The theoretical explanations of the state-of-the-art transformer architectures will appeal to postgraduate students and researchers (academic and industry) as it will provide a single entry point with deep discussions of a quickly moving field. The practical hands-on case studies and code will appeal to undergraduate students, practitioners, and professionals as it allows for quick experimentation and lowers the barrier to entry into the field. Transformers are becoming a core part of many neural network architectures, employed in a wide range of applications such as NLP, Speech Recognition, Time Series, and Computer Vision. Transformers have gone through many adaptations and alterations, resulting in newer techniques and methods. This is the first comprehensive book on transformers. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9780367767341
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Transformers for Machine Learning : A Deep Dive
Edité par
Chapman and Hall/CRC, 2022
ISBN 10 : 0367767341
ISBN 13 : 9780367767341
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