Deep Learning 2｜用Python進行自然語言處理的基礎理論實作 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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出版者:O'Reilly

作者:斎藤康毅

出品人:

页数:384

译者:吳嘉芳

出版时间:2019-3-29

价格:0

装帧:平装

isbn号码:9789865020675

丛书系列:

图书标签:

深度学习
Python
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具体描述

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，本書希望藉由實驗，讓你實際感受到這些技術的可能性。

作者简介

斎藤康毅(さいとうこうき):1984年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事。著書に『ゼロから作る Deep Learning』、翻訳書に『実践 Python 3』『コンピュータシステムの理論と実装』『実践機械学習システム』(以上、オライリー・ジャパン)などがある。

目录信息

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
· · · · · · (收起)