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基于信息增強的圖神經網絡學習方法研究
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本書深入剖析了圖神經網絡領域所面臨的兩大核心挑戰:深度加深模型退化和監督信息過度依賴。針對這兩大挑戰,本書提出了一系列解決思路,涵蓋模型結構設計、訓練策略優化等方面的內容。全書共7章,第1章主要介紹了圖神經網絡研究的背景與意義,闡述了近年來國內外網絡表示學習與圖神經網絡的研究現狀,分析了圖神經網絡當前面臨的挑戰及其主要問題等;第2章主要對圖神經網絡進行概要論述,包括基礎的理論、典型的模型方法及應用;第3章針對圖神經網絡在節點聚合過程中面臨的節點鄰域混雜的問題,提出了一種基于混合階的圖神經網絡模型;第4章針對圖神經網絡在節點交互過程中面臨的全局結構信息缺失問題,提出了一種基于拓撲結構自適應的圖神經網絡模型;第5章針對自監督信息缺失且包含噪聲的問題,提出了一種圖結構與節點屬性聯合學習的變分圖自編碼器模型;第6章針對節點自監督信息貢獻不做區分的問題,提出了一種基于注意力機制的圖對比學習模型;第7章總結全書并對圖神經網絡可能的研究方向進行展望。本書可供從事人工智能、數據挖掘、機器學習及網絡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考,也可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生與研究生的學習參考書。

王杰 ·人工智能 ·8.1萬字

ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調
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《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》作為《PyTorch2.0深度學習從零開始學》的姊妹篇,專注于大模型的本地化部署、應用開發以及微調等?!禖hatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》不僅系統地闡述了深度學習大模型的核心理論,更注重實踐應用,通過豐富的案例和場景,引導讀者從理論走向實踐,真正領悟和掌握大模型本地化應用的精髓。全書共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰的完整方案,內容包括大模型時代的開端、PyTorch2.0深度學習環境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署實戰、使用ChatGLM3與LangChain實現知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰、構建以人為本的ChatGLM3規范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構建、GLM源碼分析與文本生成實戰、低資源單GPU微調ChatGLM3實戰、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務報表非結構化信息抽取實戰、上市公司財務報表智能問答與財務預警實戰?!禖hatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》適合大模型的初學者、有一定基礎的大模型研究人員、大模型應用開發人員。同時,《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》還可作為高等院校或高職高專相關專業大模型課程的教材,助力培養新一代的大模型領域人才。

王曉華 ·人工智能 ·13萬字

從零開始大模型開發與微調:基于PyTorch與ChatGLM
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大模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠,也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向之一。本書使用PyTorch2.0作為學習大模型的基本框架,以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術,為讀者揭示大模型開發技術?!稄牧汩_始大模型開發與微調:基于PyTorch與ChatGLM》共18章,內容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch2.0、深度學習基礎算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調?!稄牧汩_始大模型開發與微調:基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學習初學者、大模型開發初學者、大模型開發人員學習,也適合高等院校人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等專業的師生作為教學參考書。

王曉華 ·人工智能 ·12.8萬字

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