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PyTorch自然語言處理：以深度學習建立語言應用程式
- ISBN13：9789865021566
- 出版社：美商歐萊禮
- 作者：Delip Rao; Brian McMahan
- 譯者：楊尊一
- 裝訂／頁數：平裝／256頁
- 規格：23cm*18.5cm*1.5cm (高/寬/厚)
- 重量：580克
- 版次：1
- 出版日：2019/07/01
定 價：NT$ 580 元
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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
“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
-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。
Brian McMahan 是Wells Fargo的NLP研究員，曾在Joostware研究NLP。
目次
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
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
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