动手学深度学习-pytorch-官方V2.pdf

大型语言模型是一类通过深度学习技术训练得到的能够处理自然语言任务的复杂神经网络模型。这些模型能够理解、生成或转换自然语言文本，为各种应用提供了强大的支持。Jay Alammar和Maarten Grootendorst在他们的著作《动手学大语言模型》中，提供了对这一领域深入浅出的介绍和实践指南。这本书对于行业内的实际应用有着非常重要的指导意义，书中采用了高度视觉化的介绍方式，覆盖了语言模型在生成、表示和检索等应用方面，这使得读者能够迅速地理解和掌握这些模型的使用与优化。 本书得到业界的广泛赞誉。例如，Nils Reimers（Cohere机器学习总监兼sentence-transformers的创造者）认为这本书是理解语言模型实用技术的一个宝贵资源。Andrew Ng（深度学习AI的创始人）也对此书给予了高度评价，认为它包含着插图和代码等元素，使得复杂主题变得易于理解。Josh Starmer（StatQuest的创始人）表示，在这本书的每一页上，他都能学到在当前语言模型时代取得成功所必需的知识。Luis Serrano（Serrano Academy的创始人兼CEO）则强调了这本书在算法进化、理论严格性和实用指导方面的结合，使之成为对任何对生成式人工智能感兴趣的读者来说必不可少的读物。 《动手学大语言模型》不仅提供了深入浅出的理论知识，还通过丰富的实例和全面的代码实验室，带领读者深入了解转换器模型、标记器、语义搜索、RAG等尖端技术的工作原理。读者通过阅读这本书，将能够从语言模型的历史和最新进展中迅速成长，成为一名专家。此外，书中内容涵盖了文本和视觉嵌入的融合，这为想要提升在生成式AI领域的知识水平的读者提供了丰富的案例研究和解决方案。 本书强调了大型语言模型的实践应用和重要性，随着人工智能技术的快速发展，掌握这些知识变得日益重要。无论读者是学生、研究者还是行业专业人士，这本书都能为其提供所需的实用知识和使用案例，帮助他们更有效地使用和提升对生成式AI的理解。

### 动手学深度学习——基础篇 #### 目录概览与背景介绍 《动手学深度学习》是一本旨在帮助读者从理论到实践全面掌握深度学习技术的教材。本书覆盖了深度学习的基础知识、核心算法及实际应用案例。特别地，通过本章节的摘录可以看到，作者们着重于讲解数据操作、数据预处理以及线性代数等基础知识，这些是进行深度学习项目不可或缺的部分。 #### 数据操作 **入门：** - **数组创建：**在深度学习中，我们经常需要处理多维数组（张量）。了解如何在Python中使用`NumPy`或深度学习框架如`PyTorch`和`TensorFlow`创建基本的数组结构至关重要。 - **数据类型：**了解不同数据类型（如整型、浮点型）及其在计算中的意义。 **运算符：** - **算术运算：**加减乘除等基本运算。 - **比较运算：**用于判断两个数组元素之间的关系。 - **逻辑运算：**如与、或、非等，用于复合条件的判断。 **广播机制：** - **定义：**广播机制允许我们在不同形状的数组之间执行算术运算。例如，可以将一个形状为`(1, 2)`的数组与一个形状为`(3, 1)`的数组相加，得到一个形状为`(3, 2)`的结果数组。 - **应用场景：**在深度学习中，广播常被用于权重更新等场景，使得模型训练更加高效。 **索引和切片：** - **索引：**获取特定位置的元素。 - **切片：**选取连续的一段元素，支持多维度的选取方式。 - **高级索引：**使用布尔数组或整数数组进行复杂索引操作。 **节省内存：** - **视图：**不复制原始数据，而是提供对原数据的不同视角，有效减少内存占用。 - **转置：**改变数组的轴序，但不会增加额外内存负担。 **转换为其他Python对象：** - **列表：**将数组转换为Python列表，方便进一步的数据处理。 - **字典：**当数据需要按照键值对形式存储时，可以考虑将特定数组转换成字典。 #### 数据预处理 **读取数据集：** - **文件格式：**常见的数据集格式包括CSV、JSON等，了解如何读取这些格式对于处理实际数据至关重要。 - **库选择：**利用Python库如`pandas`来高效读取和解析数据集。 **处理缺失值：** - **缺失值识别：**使用特定的函数或方法识别数据集中的缺失值。 - **填充策略：**采用插值、均值/中位数填充等方式处理缺失值，避免数据偏差。 **转换为张量格式：** - **定义：**将数据转换为张量格式，便于后续的深度学习模型处理。 - **库支持：**多数深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）提供了内置函数来实现这一转换过程。 #### 线性代数 **标量、向量、矩阵与张量：** - **标量：**单一数值，没有方向。 - **向量：**一组按顺序排列的数值，可以视为具有方向的线段。 - **矩阵：**由行和列组成的二维数组，常用于表示线性变换。 - **张量：**多维数组，可以视为矩阵的推广。 **张量算法的基本性质：** - **张量加法：**与向量、矩阵加法相似，对应位置的元素相加。 - **张量乘法：**包括点积、外积等多种形式。 - **转置：**交换张量的维度，对于多维张量来说尤为重要。 **降维：** - **定义：**减少数据的维度，以便更容易地进行可视化或简化计算。 - **常用方法：**主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等。 **点积（Dot Product）：** - **定义：**两个向量的对应元素乘积之和。 - **应用场景：**计算向量之间的夹角余弦值，评估向量相似度。 **矩阵-向量积：** - **定义：**矩阵的每一行与向量对应元素相乘再求和。 - **应用场景：**在神经网络中用于计算层间传递的信号。 **矩阵-矩阵乘法：** - **定义：**矩阵乘法是矩阵间的一种组合运算，涉及到行列间的点积计算。 - **应用场景：**广泛应用于机器学习模型中，如线性回归、神经网络等。 通过对上述知识点的学习，读者不仅可以获得坚实的数学基础，还能更好地理解和应用深度学习技术。这本教材通过丰富的实例和详尽的解释，为初学者提供了很好的学习路径。

在“python+统计学+源码+用Python动手学统计学”这个主题中，我们可以深入探讨如何使用Python语言来学习和应用统计学。Python作为一门强大的编程语言，因其易读性强、库支持丰富，成为了数据科学领域的重要工具，自然也是学习统计学的理想选择。以下将详细介绍如何利用Python进行统计学的学习和实践，以及可能涉及的关键知识点。 统计学是研究数据收集、组织、分析、解释和呈现的学科。在Python中，我们可以通过以下几个关键库来实现这些功能： 1. **NumPy**: NumPy是Python的基础库，提供了高级数学运算功能，特别是对多维数组的支持。在统计学中，我们经常使用NumPy进行数据处理、计算基本统计量（如平均值、中位数、标准差）等。 2. **Pandas**: Pandas是Python的数据分析库，提供了DataFrame结构，使得数据操作变得简单直观。它支持数据清洗、合并、切片和切块，以及统计分析等功能。 3. **Matplotlib**: 这是Python最常用的可视化库之一，用于绘制各种统计图表，如直方图、散点图、线图等，帮助我们理解数据分布和关系。 4. **Seaborn**: Seaborn是基于Matplotlib的统计图形库，提供了更高级的图表选项，如热力图、小提琴图、箱形图等，使数据可视化更具吸引力和洞察力。 5. **SciPy**: SciPy是科学计算库，包含大量统计函数，如假设检验、回归分析、随机过程等，进一步扩展了Python在统计学中的应用范围。 6. **Statsmodels**: Statsmodels是专门用于统计建模的库，提供各种统计模型，如线性模型、时间序列分析、非参数方法等，便于进行统计推断和预测。 7. **Scikit-learn**: 虽然主要应用于机器学习，但Scikit-learn也包含了模型选择和评估的统计方法，对于理解和优化模型性能非常有用。 在“pystat-code-2021-01-25”这个压缩包中，很可能是包含了一系列使用Python进行统计学实践的代码示例。这些代码可能涵盖了数据预处理、描述性统计、概率分布、假设检验、回归分析、聚类、分类等各种统计学主题。通过阅读和运行这些代码，你可以更好地理解统计学概念，并提高使用Python解决实际问题的能力。 在学习过程中，你将遇到并需要掌握以下关键概念： - 数据类型与数据结构：理解如何在Python中表示和操作不同类型的数据，如数值、字符串、列表、字典等。 - 数据清洗：学习如何处理缺失值、异常值和重复值。 - 描述性统计：计算和解释均值、中位数、众数、标准差、方差等基本统计量。 - 分布：理解正态分布、二项分布、泊松分布等常见概率分布，以及如何用Python绘制这些分布。 - 假设检验：包括t检验、卡方检验、ANOVA等，用于判断样本间是否有显著差异。 - 回归分析：了解线性回归、逻辑回归等模型，以及如何评估模型的拟合度和预测能力。 - 时间序列分析：学习如何处理和分析时间序列数据，如ARIMA模型。 - 随机过程：探索随机变量的序列行为，如布朗运动、马尔科夫链等。 - 机器学习基础：了解监督学习和无监督学习的基本算法，如K-means聚类、决策树等。 通过结合Python和统计学，你可以构建起强大的数据分析能力。这个压缩包提供的源码实例是宝贵的实践资源，通过深入学习和实践，你将能够更好地运用Python解决统计学问题，提升自己的数据分析技能。

在这一背景下，市面上出现了很多面向初学者的书，这些书往往只包含机器学习的基本数学式。与此同时，也有很多非常好的专业书。但遗憾的是，印象中很少有适合初学者在学习专

Bert作为目前自然语言处理领域最流行的技术之一，文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一，Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一，三者结合在一起将会产生什么样的花火，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码，跟着杨博一行一行代码撸起来。

d2l_zh 《动手学深度学习》第二版PyTorch版本 运行环境：Google Colab

动手学深度学习课程作业和答案

李沐老师b站课程的笔记，

动手学深度学习（pytorch）中的d2lzh_pytorch资源，望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望望采纳！