深入淺出Embedding：原理解析與應用實踐

這是一本系統、全面、理論與實踐相結合的Embedding技術指南，由資深的AI技術專家和高級數據科學家撰寫，得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智能領域的領軍人物的一致好評和推薦。 在內容方面，本書理論與實操兼顧，一方面系統講解了Embedding的基礎、技術、原理、方法和性能優化，一方面詳細列舉和分析了Embedding在機器學習性能提升、中英文翻譯、推薦系統等6個重要場景的應用實踐；在寫作方式上，秉承複雜問題簡單化的原則，儘量避免複雜的數學公式，儘量採用可視化的表達方式，旨在降低本書的學習門檻，讓讀者能看得完、學得會。

以Embedding爲主線寫成的一本關於NLP領域深度學習的基礎，模型原理，框架使用和應用的教程。Pytorch和TensorFlow版本也比較新，可以看出是作者的經驗總結，雖然計算機視覺那章跑題了，但瑕不掩瑜。

算法細節講述的很詳細且最終都用代碼實現，對想要深入理解原理的初學者很友好

入門的話，應該是講的比較清楚，回答了 是什麼和怎麼用的問題

浮光掠影，泛泛而談，既沒有講清楚本質，也沒有切實有意義的指導[豬頭]

現代AI初級讀物，想了解AI原理的讀者值得拜讀。

文章洋洋灑灑，感覺沒有聚焦embedding的主題，不太推薦閱讀。

原理不多，實踐也少，內容多爲網上獲取，比如transformer就是https://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html。

想到哪寫到哪 前後邏輯跟翻譯少了東西一樣 也不嚴謹

這本書的作者似乎有點心事，思維比較跳躍，經常前後差距較大！沒有一點基礎，估計難以瞭解作者的表達