PyTorch 自然語言處理|以深度學習建立語言應用程式 (Natural Language Processing with PyTorch)
Delip Rao, Brian McMahan
- 出版商: 歐萊禮 : 中文書展|任選2書77折 滿999送企鵝帆布袋
- 出版日期: 2019-06-28
- 定價: $580
- 售價: 7.9 折 $458
- 語言: 繁體中文
- ISBN: 9865021560
- ISBN-13: 9789865021566
-
相關分類:
DeepLearning、Text-mining
- 此書翻譯自: Natural Language Processing with PyTorch
-
相關翻譯:
基於 PyTorch 的自然語言處理 (Natural Language Processing with PyTorch) (簡中版)
立即出貨 (庫存 < 7)
買這商品的人也買了...
-
$580$458 -
$690$587 -
$420$328 -
$480$379 -
$680$537 -
$520$411 -
$1,000$790 -
$800$600 -
$680$578 -
$650$514 -
$450$351 -
$500$395 -
$520$411 -
$620$490 -
$580$458 -
$750$638 -
$690$587 -
$580$493 -
$1,200$948 -
$520$411 -
$690$538 -
$750$638 -
$980$774 -
$680$537 -
$1,000$790
相關主題
商品描述
“這是NLP與深度學習入門的好書。作者Delip與Brian清楚的說明NLP概念並以程式碼示範如何解決NLP實務工作”
-Liling Tang
Rakuten研究員
自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)提供解決人工智慧問題的機會,造就出Amazon Alexa與Google Translate等產品。如果你正在開發或學習NLP與深度學習,這本書能告訴你如何以PyTorch這個Python深度學習函式庫應用這些方法。
作者Delip Rao與Brian McMahan提供扎實的NLP與深度學習演算法,還示範如何以PyTorch建立處理大量文字問題的應用程式。每一章均包含多個程式範例與圖示。
‧探索計算圖與監督式學習的典範
‧掌握PyTorch張量操作函式庫的基礎
‧認識傳統NLP概念與方法
‧學習建構神經網路的基本概念
‧檢視多層感知器等前饋神經網絡
‧使用詞嵌入表示字、句、文件及其他特徵
‧認識如何設計遞歸神經網路的資料序列
‧探索序列預測與產生序列對序列模型
‧學習NLP系統的設計模式
作者簡介
Delip Rao 是專精於機器學習與NLP的Joostware顧問公司創辦人,他也是結合駭客與AI研究員以解決新聞核實問題的Fake News Challenge的共同創辦人。Delip曾在Twitter與Amazon(Alexa)做研究與產品。
Brian McMahan 是Wells Fargo的NLP研究員,曾在Joostware研究NLP。
目錄大綱
前言
第1章 介紹
第2章 傳統 NLP 簡介
第3章 神經網路的基本元件
第4章 自然語言處理的前饋網路
第5章 詞崁入與型別
第6章 自然語言處理序列模型
第7章 自然語言處理的中間序列模型
第8章 自然語言處理的進階序列模型
第9章 經典、前沿、下一步
索引