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Familiarity with neural networks, Python, PyTorch, and TensorFlow is required to learn their implementation with Transformers.

Can I use the pretrained transformer models for my own datasets?

Yes, the book teaches how to use the latest pretrained transformer models for various datasets and advanced language understanding techniques.

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Transformers for Natural Language Processing: Build innovative deep neural network architectures for NLP with Python, PyTorch, TensorFlow, BERT, RoBERTa, and more

Transformers for Natural Language Processing investigates in vast detail the deep learning for machine translations, speech-to-text, text-to-speech, language modeling, question answering, and many more NLP domains with transformers.

Artículo nº.: 32485870

Transformers for Natural Language Processing: Build innovative deep neural network architectures for NLP with Python, PyTorch, TensorFlow, BERT,

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The book covers deep learning for machine translations, speech-to-text, text-to-speech, language modeling, question answering, and many more NLP domains with transformers.

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Artículo nº.: 32485870

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Detalles del producto

Build and implement state-of-the-art language models using Python and deep learning concepts
Explore transformer architectures such as the original transformer, BERT, RoBERTa, and GPT-2
Work with pretrained transformer models from tech giants like Google, Facebook, and OpenAI
Apply transformers to various NLP domains including machine translation and text summarization
Learn how to measure the productivity and limitations of transformer models in production
Ideal for experienced deep learning practitioners and data scientists familiar with Python and neural networks

Publisher	Packt Publishing (January 28, 2021)
Language	English
Paperback	384 pages
ISBN-10	1800565798
ISBN-13	978-1800565791
Item Weight	1.47 pounds (0.66 kg)
Dimensions	9.25 x 7.5 x 0.8 inches (23.5 x 19.1 x 2 cm)

DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO

Transformers for Natural Language Processing: Build innovative deep neural network architectures for NLP with Python, PyTorch, TensorFlow, BERT, RoBERTa, and more

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Computer Science Editorial Review

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