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深度学习进阶

机器学习编程

原作名:
更新时间:2021-04-25 18:27:19
  • 出版社

    人民邮电出版社

  • 出品方

  • 译者

    陆宇杰

    -
  • 出版年

    2020-10-14

  • 页数

    400

  • 定价

    99.00

  • 装帧

    平装

  • ISBN

    9787115547644

豆瓣评分:9.8

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内容简介 作者简介 本书目录 评分与评价 同作者作品
内容简介
       《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python 的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。
       本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程,基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题,使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。
        豆瓣评分9.4的畅销书《深度学习入门:基于Python的理论与实现》续作,带你快速直达自然语言处理领域。
        【本书特色】 ·简明易懂 本书内容精炼,聚焦深度学习视角下的自然语言处理,延续前作的行文风格,采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解,帮助读者加深对深度学习技术的理解,轻松入门自然语言处理。
        ·侧重原理 不依赖外部库,使用Python 3从零开始创建深度学习程序,通过亲自创建程序并运行,读者可透彻掌握word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等技术背后的运行原理。
        ·学习曲线平缓 按照“文字介绍→代码实现→分析结果→发现问题→进行改善”的流程,逐步深入,读者只需具备基础的神经网络和Python知识,即可轻松读懂。
       
作者简介
       斋藤康毅(作者) 1984年生于日本长崎县,东京工业大学毕业,并完成东京大学研究生院课程。
       目前在某企业从事人工智能相关的研究和开发工作。
       著有《深度学习入门:基于Python的理论与实现》,同时也是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
        陆宇杰(译者) 长期从事自然语言处理、知识图谱、深度学习相关的研究和开发工作。
       译有《深度学习入门:基于Python的理论与实现》。
       
本书目录
版权声明 O'Reilly Media, Inc. 介绍 译者序 前言 第 1 章 神经网络的复习 第 2 章 自然语言和单词的分布式表示 第 3 章 word2vec 第 4 章 word2vec的高速化 第 5 章 循环神经网络 第 6 章 Gated RNN 第 7 章 基于 RNN 生成文本 第 8 章 Attention 附录 A sigmoid 函数和 tanh 函数的导数 附录 B 运行 WordNet 附录 C GRU 后记 参考文献
评分与评价
豆瓣评分

9.8

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5星87.23%
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