医工交叉入门书籍分享：Transformer模型在机器学习领域的应用｜个人观点·24-11-22
小罗碎碎念
今天给大家推荐一本入门书籍。
这本书由Uday Kamath、Kenneth L. Graham和Wael Emara撰写，深入探讨了Transformer模型在机器学习领域的应用，特别是自然语言处理（NLP）。
原文pdf已经上传至知识星球的【入门书籍】专栏，感兴趣的老师/同学可以前去获取。
内容概述
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Transformer模型的介绍：书中首先介绍了Transformer模型的历史背景、架构和分类，以及预训练方法和应用。
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基础和入门：详细讲解了编码器-解码器架构、序列到序列模型、注意力机制和Transformer模型的工作原理。
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BERT模型：讨论了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的架构、预训练、微调和变体，以及BERT在句子表示和主题建模中的应用。
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多语言Transformer架构：探讨了多语言Transformer模型，包括基本的多语言Transformer、单编码器和双编码器多语言NLU模型，以及多语言数据和基准测试。
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Transformer模型的修改：分析了对标准Transformer架构进行的修改，包括轻量级Transformer、多头自注意力的修改、训练任务效率的改进等。
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预训练和特定应用的Transformer：讨论了预训练模型在文本处理、计算机视觉、自动语音识别和多模态任务中的应用。
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可解释性和解释性技术：探讨了Transformer模型的可解释性，包括模型特质、影响可解释性的相关领域、解释方法的分类，以及在电子健康记录系统中使用Transformer的案例研究。
书中还包括了多个案例研究，展示了Transformer模型在机器翻译、主题建模、情感分析和自动语音识别等任务中的应用。
此外，书中还讨论了Transformer模型的可解释性，包括如何通过可视化和分析技术来解释模型的决策过程。