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Deep Learning 2：用Python進行自然語言處理的基礎理論實作
作者：
斎藤康毅
譯者：
吳嘉芳
分類：
電腦與網路
／
程式語言
叢書系列：網頁開發設計
出版社：
美商歐萊禮中文書
出版日期：2019/4/3
ISBN：9789865020675
書籍編號：kk0485084
頁數：384
定價：
680
元
優惠價：
82
折
558
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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內容簡介
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原文書名：ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 中文書名：Deep Learning 2：用Python進行自然語言處理的基礎理論實作 內容簡介 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。
目錄 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
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