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[以] 约阿夫·戈尔德贝格 著,车万翔 郭江 张伟男 刘铭 译
店铺: 蓝墨水图书专营店 出版社: 机械工业 ISBN:9787111593737 商品编码:27935951875
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图书介绍
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[以] 约阿夫·戈尔德贝格 著,车万翔 郭江 张伟男 刘铭 译
店铺: 蓝墨水图书专营店 出版社: 机械工业 ISBN:9787111593737 商品编码:27935951875
书名: | 【正版】基于深度学习的自然语言处理|7891598 |
图书定价: | 69元 |
图书作者: | (以)约阿夫·戈尔德贝格(Yoav Goldberg) |
出版社: | 机械工业出版社 |
出版日期: | 2018/5/1 0:00:00 |
ISBN号: | 9787111593737 |
开本: | 16开 |
页数: | 0 |
版次: | 1-1 |
内容简介 |
本书重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用。首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识,如何将机器学习方法应用在自然语言处理中,以及词向量表示(而不是符号表示)的应用。然后介绍更多专门的神经网络结构,包括一维卷积神经网络、循环神经网络、条件生成模型和基于注意力的模型。后讨论树形网络、结构化预测以及多任务学习的前景。 |
目录 |
译者序 前言 致谢 第1章引言 1��1自然语言处理的挑战 1��2神经网络和深度学习 1��3自然语言处理中的深度学习 1��4本书的覆盖面和组织结构 1��5本书未覆盖的内容 1��6术语 1��7数学符号 注释 第一部分有监督分类与前馈神经网络 第2章学习基础与线性模型 2��1有监督学习和参数化函数 2��2训练集、测试集和验证集 2��3线性模型 2��3��1二分类 2��3��2对数线性二分类 2��3��3多分类 2��4表示 2��5独热和稠密向量表示 2��6对数线性多分类 2��7训练和优化 2��7��1损失函数 2��7��2正则化 2��8基于梯度的优化 2��8��1随机梯度下降 2��8��2实例 2��8��3其他训练方法 第3章从线性模型到多层感知器 3��1线性模型的局限性:异或问题 3��2非线性输入转换 3��3核方法 3��4可训练的映射函数 第4章前馈神经网络 4��1一个关于大脑的比喻 4��2数学表示 4��3表达能力 4��4常见的非线性函数 4��5损失函数 4��6正则化与丢弃法 4��7相似和距离层 4��8嵌入层 第5章神经网络训练 5��1计算图的抽象概念 5��1��1前向计算 5��1��2反向计算(导数、反向传播) 5��1��3软件 5��1��4实现流程 5��1��5网络构成 5��2实践经验 5��2��1优化算法的选择 5��2��2初始化 5��2��3重启与集成 5��2��4梯度消失与梯度爆炸 5��2��5饱和神经元与死神经元 5��2��6随机打乱 5��2��7学习率 5��2��8minibatch 第二部分处理自然语言数据 第6章文本特征构造 6��1NLP分类问题中的拓扑结构 电子书下载地址:相关电子书推荐:
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