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【正版現貨】基於深度學習的自然語言處理 自然語言處理教程書籍

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[以] 約阿夫·戈爾德貝格 著,車萬翔 郭江 張偉男 劉銘 譯



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發表於2024-12-25


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店鋪: 藍墨水圖書專營店
齣版社: 機械工業
ISBN:9787111593737
商品編碼:27935951875

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具體描述





書名:【正版】基於深度學習的自然語言處理|7891598
圖書定價:69元
圖書作者:(以)約阿夫·戈爾德貝格(Yoav Goldberg)
齣版社:機械工業齣版社
齣版日期:2018/5/1 0:00:00
ISBN號:9787111593737
開本:16開
頁數:0
版次:1-1
內容簡介
本書重點介紹瞭神經網絡模型在自然語言處理中的應用。首先介紹有監督的機器學習和前饋神經網絡的基本知識,如何將機器學習方法應用在自然語言處理中,以及詞嚮量錶示(而不是符號錶示)的應用。然後介紹更多專門的神經網絡結構,包括一維捲積神經網絡、循環神經網絡、條件生成模型和基於注意力的模型。後討論樹形網絡、結構化預測以及多任務學習的前景。
目錄
譯者序
前言
緻謝 
第1章引言
1��1自然語言處理的挑戰
1��2神經網絡和深度學習
1��3自然語言處理中的深度學習
1��4本書的覆蓋麵和組織結構
1��5本書未覆蓋的內容
1��6術語
1��7數學符號
注釋
第一部分有監督分類與前饋神經網絡
第2章學習基礎與綫性模型
2��1有監督學習和參數化函數
2��2訓練集、測試集和驗證集
2��3綫性模型
2��3��1二分類
2��3��2對數綫性二分類
2��3��3多分類
2��4錶示
2��5獨熱和稠密嚮量錶示
2��6對數綫性多分類
2��7訓練和優化
2��7��1損失函數
2��7��2正則化
2��8基於梯度的優化
2��8��1隨機梯度下降
2��8��2實例
2��8��3其他訓練方法
第3章從綫性模型到多層感知器
3��1綫性模型的局限性:異或問題
3��2非綫性輸入轉換
3��3核方法 
3��4可訓練的映射函數 
第4章前饋神經網絡
4��1一個關於大腦的比喻
4��2數學錶示
4��3錶達能力
4��4常見的非綫性函數
4��5損失函數
4��6正則化與丟棄法
4��7相似和距離層
4��8嵌入層
第5章神經網絡訓練
5��1計算圖的抽象概念
5��1��1前嚮計算
5��1��2反嚮計算(導數、反嚮傳播)
5��1��3軟件
5��1��4實現流程
5��1��5網絡構成
5��2實踐經驗
5��2��1優化算法的選擇
5��2��2初始化
5��2��3重啓與集成
5��2��4梯度消失與梯度爆炸
5��2��5飽和神經元與死神經元
5��2��6隨機打亂
5��2��7學習率
5��2��8minibatch
第二部分處理自然語言數據
第6章文本特徵構造
6��1NLP分類問題中的拓撲結構
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