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分类于: 人工智能 其它

简介

Deep Learning 2|用Python進行自然語言處理的基礎理論實作

Deep Learning 2|用Python進行自然語言處理的基礎理論實作 0.0分

资源最后更新于 2020-07-24 15:48:28

作者:斎藤康毅

译者:吳嘉芳

出版社:O'Reilly

出版日期:2019-01

ISBN:9789865020675

文件格式: pdf

标签: 深度学习 Python 自然语言处理 NLP 机器学习 编程 想读的书

简介· · · · · ·

本書是《Deep Learning : 用Python進行深度學習的基礎理論實作》的續篇,將延續上一本書,繼續介紹與深度學習有關的技術。本書尤其偏重在自然語言處理及時間序列資料處理上,使用深度學習,挑戰各式各樣的問題。和上一本著作一樣,以「從零開始建構」為概念,詳盡介紹與深度學習有關的先進技術。

簡單來說,自然語言處理是指,讓電腦瞭解我們平常說話內容的技術。事實上,這種自然語言處理技術已經大大改變了我們的生活。在網頁搜尋、機械翻譯、語音助理等深深影響世界的技術根基中,已經使用了自然語言處理技術。本書把重點放在自然語言處理及時間序列資料處理上,學習在深度學習中,十分重要的技術。具體而言是指,word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attention等技術。本書盡量使用淺顯易懂的說明,解說這些技術,並透過實際操作,確認你是否理解。此外...

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目录

第一章 複習類神經網路
第二章 自然語言與字詞的分散式表示
第三章 word2vec
第四章 word2vec的高速化
第五章 遞歸神經網路(RNN)
第六章 含閘門的RNN
第七章 使用RNN產生文章
第八章 Attention
附錄A sigmoid函數與tanh函數的微分
附錄B 啟用WordNet
附錄C GRU