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共80章
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版权信息
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作者简介
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内容简介
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前言
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第1章 横空出世的Mamba
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1.1 深度学习的前世今生
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1.2 深度学习中的主要模型
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1.3 本章小结
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第2章 挑战注意力机制地位的Mamba架构详解
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2.1 Mamba的优势
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2.2 环境搭建1：安装Python
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2.3 环境搭建2：安装PyTorch 2.0
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2.4 第一次使用Mamba
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2.5 本章小结
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第3章 Mamba组件详解
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3.1 Mamba组件1：状态空间模型
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3.2 Mamba组件2：连续信号转换成离散信号的方法
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3.3 Mamba组件3：HiPPO算法初始化的状态转移矩阵
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3.4 本章小结
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第4章 基于PyTorch的弹簧振子动力学Mamba实战
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4.1 从状态空间模型SSM到结构化状态空间模型S4
4.2 基于状态空间模型模拟弹簧振子动力学
4.3 基于SSM的模拟弹簧振子输出的神经网络实战
4.4 本章小结
第5章 Mamba文本情感分类实战
5.1 有趣的词嵌入
5.2 基于进阶SSM架构的情感分类Mamba实战
5.3 本章小结
第6章 Mamba文本转换实战
6.1 基于Mamba的拼音汉字转换模型
6.2 PyTorch对数据集的封装与可视化训练步骤
6.3 本章小结
第7章 含有位置表示的双向VisionMamba模型图像分类实战
7.1 使用PyTorch自带的图像管理工具与图像增强技术
7.2 基于双向VisionMamba的模块讲解
7.3 VisionMamba图像分类实战
7.4 本章小结
第8章 多方案的Mamba文本生成实战
8.1 Mamba的经典文本生成实战
8.2 微调：在原有Mamba模型上进行重新训练
8.3 低硬件资源微调预训练Mamba模型的方法
8.4 本章小结
第9章 能够让Mamba更强的模块
9.1 What Kan I Do
9.2 xLSTM让老架构再现生机
9.3 本章小结
第10章 循环神经网络详解与切片时间序列预测
10.1 基于时间序列的温度预测实战
10.2 循环神经网络理论讲解
10.3 融合Mamba与KAN架构的时间序列预测模型实战
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