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内容简介：本书共10章, 分为深度学习领域发展和开发环境配置、深度学习基础和深度学习技术在自然语言处理领域方面的应用三部分内容。第一部分内容 (第12章) 详细介绍了深度学习的起源和发展阶段及深度学习环境的安装配置。第二部分内容 (第38章) 介绍了深度学习入门的基础内容, 包括线性回归、梯度下降与反向传播、卷积神经网络、循环神经网络和模型的优化等方面的内容。第三部分 (第910章) 详细介绍了自然语言处理领域的重要概念和技术发展路线, 包括Seq2Seq、注意力机制、Transformer和GPT等目前主流的算法模型。