TensorFlow+Keras自然语言处理实战
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全新
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作者王晓华
出版社清华大学出版社
ISBN9787302570431
出版时间2021-02
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数268页
字数429千字
定价69元
货号SC:9787302570431
上书时间2024-06-25
商品详情
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- 商品描述
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作者简介:
王晓华,计算机专业讲师。长期讲授面向对象程序设计、数据结构、Hadoop程序设计等研究生和本科生相关课程。主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题,独立科研项目获省级成果认定,发表过多篇论文,拥有一项专利。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》等图书。
主编推荐:
"1. 版本新,易入门
本书详细地介绍从TensorFlow 2.1的安装到使用、TensorFlow默认API,以及使用官方所推荐的Keras的编程方法与技巧等。
2. 作者经验丰富,代码编写细腻
作者是长期奋战在科研和工业界的一线算法设计和程序编写人员,实战经验丰富,对代码中可能会出现的各种问题和“坑”有丰富的处理经验,使得读者能够少走很多弯路。
3. 理论扎实,深入浅出
在代码设计的基础上,本书还深入浅出地介绍深度学习需要掌握的一些基本理论知识,通过大量的公式与图示结合的方式对理论做介绍,是一本难得的好书。
4. 对比多种应用方案,实战案例丰富
本书采用了大量的实例,同时也提供了一些实现同类功能的其他解决方案,覆盖了使用TensorFlow进行深度学习开发中常用的知识。
"
内容简介:
神经网络是深度学习的核心内容,TensorFlow是现在最为流行的深度学习框架之一。
本书使用TensorFlow2.1作为自然语言处理实现的基本工具,引导深度学习的入门读者,从搭建环境开始,逐步深入到理论、代码、应用实践中去。本书分为10章,内容包括搭建环境、TensorFlow基本和高级API的使用、MNIST手写体分辨实战、DatasetAPI、ResNet模型、词嵌入(wordembedding)模型的实现,最后给出3个实战案例:文本分类、基于编码器的拼音汉字转化模型,以及基于编码器、解码器的拼音汉字翻译模型。
本书内容详尽、示例丰富,是机器学习和深度学习读者推荐的参考书,非常适合开设人工智能相关专业的大中专院校师生阅读,也可作为高等院校计算机及相关专业教材使用。
目录:
第1章自然语言之道1
1.1何谓自然语言处理1
1.1.1自然语言处理是门技术1
1.1.2传统自然语言处理2
1.2自然语言处理为什么难——以最简单的情感分析为例3
1.3自然语言处理的展望5
1.3.1自然语言处理对于人工智能的意义6
1.3.2自然语言在金融、法律、医疗健康等方面的应用6
1.4搭建环境1:安装Python7
1.4.1Anaconda的下载与安装7
1.4.2Python编译器PyCharm的安装10
1.4.3使用Python计算softmax函数14
1.5搭建环境2:安装TensorFlow2.115
1.5.1安装TensorFlow2.1的CPU版本15
1.5.2安装TensorFlow2.1的GPU版本15
1.5.3练习——HelloTensorFlow18
1.6实战——酒店评论的情感分类19
1.6.1第一步:数据的准备19
1.6.2第二步:数据的处理20
1.6.3第三步:模型的设计20
1.6.4第四步:模型的训练21
1.6.5第五步:模型的结果和展示22
1.7本章小结22
第2章HelloTensorFlow&Keras23
2.1TensorFlow&Keras23
2.1.1模型!模型!还是模型!24
2.1.2使用KerasAPI实现鸢尾花分类的例子(顺序模式)24
2.1.3使用Keras函数式编程实现鸢尾花分类的例子(重点)27
2.1.4使用保存的Keras模式
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