Book Description: Building Transformer Models with PyTorch 20 NLP computer vision and speech processing with PyTorch and Hugging Face is a comprehensive guide to building transformer models using PyTorch and Hugging Face. The book covers the basics of transformer models, including their architecture, training, and applications in NLP, computer vision, and speech processing. It provides an overview of the current state of the field, the challenges and opportunities of transformer models, and the future directions of research. The book also includes practical examples and exercises to help readers understand and apply the concepts discussed. The book begins by introducing the concept of transformer models and their importance in modern machine learning. It explains how transformer models have revolutionized the field of NLP, computer vision, and speech processing, and how they are being used in a wide range of applications, from language translation to image recognition to speech recognition. The book then delves into the details of transformer model architecture, including the self-attention mechanism, positional encoding, and multi-head attention. The book also discusses the process of training transformer models, including the use of pre-trained models, transfer learning, and fine-tuning. It covers the various techniques for improving the performance of transformer models, such as regularization, early stopping, and hyperparameter tuning.

Создание моделей трансформеров с помощью PyTorch 20 NLP Компьютерное зрение и обработка речи с помощью PyTorch и Hugging Face - это всеобъемлющее руководство по созданию моделей трансформеров с использованием PyTorch и Hugging Face. Книга охватывает основы моделей трансформеров, включая их архитектуру, обучение и применение в НЛП, компьютерном зрении и обработке речи. Он дает обзор текущего состояния месторождения, проблем и возможностей моделей трансформаторов, а также будущих направлений исследований. Книга также включает практические примеры и упражнения, которые помогут читателям понять и применить обсуждаемые концепции. Книга начинается с введения понятия моделей-трансформеров и их важности в современном машинном обучении. В нем объясняется, как модели трансформеров произвели революцию в области НЛП, компьютерного зрения и обработки речи, и как они используются в широком спектре приложений, от перевода языка до распознавания изображений и распознавания речи. Затем книга углубляется в детали архитектуры модели трансформера, включая механизм самостоятельного внимания, позиционное кодирование и внимание с несколькими головами. В книге также обсуждается процесс обучения моделей трансформеров, включая использование предварительно обученных моделей, трансфертное обучение и тонкую настройку. Он охватывает различные методы улучшения производительности моделей трансформаторов, такие как регуляризация, ранняя остановка и настройка гиперпараметров.

''