transformer模型推荐书籍

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google团队在2017年提出的Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的突破，特别是在机器翻译任务中。它摒弃了传统的RNN递归结构，提高了处理长序列的能力。

如果你对Transformer模型及其应用感兴趣，这里有一些建议的书籍：

1.《Attention is All You Need》(所有你都需要的是注意力)：这是原始Transformer模型论文的官方书籍，由Vaswani等人撰写，详细介绍了Transformer的设计思想和实现方法。

2.《Deep Learning with PyTorch》(用PyTorch进行深度学习)：虽然这本书不是专门关于Transformer，但它提供了使用PyTorch实现深度学习，包括Transformer的实用教程。

3.《Practical Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》(用fastai和PyTorch进行实际的深度学习编码)：这本书将理论与实践相结合，涵盖了包括Transformer在内的深度学习模型，适合有一定Python和NLP基础的读者。

4.《Natural Language Processing with Python》(用Python进行自然语言处理)：虽然不侧重于Transformer，但对理解NLP的基本原理和工具库如NLTK和spaCy很有帮助。

5.《The Hundred-Page Machine Learning Book》(百页机器学习书)：这是一本简洁易懂的机器学习指南，其中会介绍到Transformer模型的相关内容。