"本书深入浅出地介绍了深度学习中的序列模型及其发展历程，重点讲解了Transformer架构及其变体的原理与实战应用。全书共5章，旨在帮助读者从理论基础到实战应用，全面掌握Transformer技术。 第1章详细介绍RNN和LSTM的原理、代码实战及存在的问题与挑战。第2章全面剖析了Transformer的总体架构、核心思想及各组成部分的实现方法。第3章从自定义代码出发，详细地讲解了词嵌入、多头注意力层、前馈网络层、编码器层和解码器层的构建方法，以及如何训练Transformer模型。第4章介绍Transformer变体与进阶部分。第5章介绍利用Hugging Face实践Transformer，首先介绍了Hugging Face社区和Transformers库，然后通过实际应用案例，如文本分类、情感分类、命名实体识别等，展示了如何使用Transformers库进行项目开发。最后，讲解了模型微调的各种方法，以及Transformer的影响和未来展望。 本书适合对深度学习、序列模型和Transformer感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的开发者都能从中获得丰富的理论知识和实践经验。同时，本书也可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。 "

沈志龙,统计学硕士、AI算法专家，拥有数学和统计学背景，对自然语言处理、机器学习、深度学习等领域具有深厚的理论知识和实践经验。在数据分析和挖掘领域耕耘多年，对数据分析、机器学习、深度学习和知识图谱等方向有深入的研究和探索。在文本分类、命名实体识别、文本生成等自然语言处理任务上具有丰富的实战经验，对于Transformer技术应该具备的核心专业能力有深入的理解和掌握。

前言 近年来，Transformer架构的提出，标志着自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术进入了一个崭新的时代。与传统循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（Long Shortterm Memory Network，LSTM）相比，Transformer通过其独特的自注意力机制，不仅提升了模型的计算效率，还大幅地提高了性能，使从机器翻译到文本生成、情感分析等多种任务都取得了显著的进展。 笔者在深度学习领域从事了多年研究与开发工作，见证了深度学习模型从RNN、LSTM到Transformer架构的演变。在这个过程中，Transformer的创新性和强大能力深深吸引了我。自从论文“Attention is All You Need”发布以来，Transformer迅速成为深度学习领域的研究热点，并被广泛地应用于多个领域，例如自然语言处理、图像识别、语音处理等。尤其是在自然语言处理任务中，Transformer架构不仅为传统任务提供了新的解决方案，还催生了大量的变体模型，例如BERT、GPT系列等，极大地推动了AI技术的进步。 本书旨在深入浅出地介绍Transformer架构及其应用，结合理论与实践，带领读者系统地学习Transformer。通过详细的模型解析、实现原理及实践案例，读者将能够掌握Transformer的核心概念、实现技巧及如何在实际应用中高效训练和调优Transformer模型。无论是刚接触深度学习的初学者，还是有一定经验的开发者，均能...