TensorFlow知识图谱实战
￥ 31.51 4.6折 ￥ 69 九五品
仅1件
作者王晓华 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302591788
出版时间2021-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数281页
字数99999千字
定价69元
上书时间2024-07-14
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:TensorFlow知识图谱实战
定价：69.00元
作者:王晓华 著
出版社：清华大学出版社
出版日期：2021-11-01
ISBN：9787302591788
字数：499000
页码：281
版次：
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
《TensorFlow知识图谱实战/人工智能技术丛书》介绍TensorFlow构建知识图谱的核心技术，帮助读者掌握使用深度学习构建知识图谱的方法，以及使用神经网络的技术要点和基于深度学习的应用程序编写技巧。 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来未有过的数据红利。在大数据的“喂养”下，大量知识不断涌现，如何有效地发掘这些知识呢？知识图谱横空出世。 《TensorFlow知识图谱实战/人工智能技术丛书》是一本讲解如何使用TensorFlow2构建知识图谱的入门教程，引导读者掌握基于深度学习的知识图谱构建概念、理论和方法。 《TensorFlow知识图谱实战/人工智能技术丛书》分为13章：章从搭建环境开始，包含TensorFlowCPU版本和GPU版本的安装，并通过一个知识图谱的例子引导读者开始学习；第2-4章介绍TensorFlowAPI的使用；第5章是DatasetAPI，学习使用原生API处理数据的方法；第6～8章是实战准备部分，介绍ResNet模型、词嵌入（word embedding）模型、情感分类；第9～10章在“注意力模型”基础上搭建了“编码器模型”；1～13章搭建了知识图谱联合抽取模型，利用《TensorFlow知识图谱实战/人工智能技术丛书》所学知识实战知识图谱的搭建过程和性能提升方案。 《TensorFlow知识图谱实战/人工智能技术丛书》内容详尽、示例丰富，适合作为知识图谱和深度学习读者的参考书，同时也适合开设人工智能专业的大中专院校师生阅读，还可作为高等院校计算机及相关专业教材使用。
目录
章 知识图谱的前世今生1．1 何谓自然语言处理1．1．1 自然语言处理是门技术1．1．2 传统的自然语言处理1．2 自然语言处理为什么难——以简单的情感分析为例1．2．1 自然语言处理的难点1．2．2 自然语言处理小练习：酒店评论的情感分类1．3 知识图谱到底是什么1．3．1 知识图谱的应用1．3．2 知识图谱中的三元组1．4 搭建环境1：安装Python1．4．1 Anaconda的下载与安装1．4．2 PyCharm的下载与安装1．4．3 Python代码小练习：计算softmax函数1．5 搭建环境2：安装TensorFlow2．X的GPU版本1．5．1 10/20/30系列显卡选择的GPU版本1．5．2 TensorFlow2．4 GPU版本基础显卡推荐和前置软件安装1．5．3 TensorFlow小练习：HelloTensorFlow1．6 实战——知识图谱的展示1．6．1 步：数据的准备1．6．2 第二步：数据的处理1．6．3 第三步：知识图谱的展示1．6．4 第四步：更多的连线1．6．5 一个需要解决的小问题1．7 本章小结第2章 TensorFlow和Keras快速入门2．1 Keras让一切变简单2．1．1 深度学习，始于模型2．1．2 使用KerasAPI实现鸢尾花分类的例子（顺序模型）2．1．3 使用Keras函数式编程实现鸢尾花分类的例子（重点）2．1．4 使用保存的Keras模式对模型进行复用2．1．5 使用TensorFlow标准化编译对iris模型进行拟合2．1．6 多输入单一输出TensorFlow编译方法（选学）2．1．7 多输入多输出TensorFlow编译方法（选学）2．2 全连接层详解2．2．1 全连接层的定义与实现2．2．2 使用TensorFlow自带的API实现全连接层2．2．3 打印显示已设计的model结构和参数2．3 懒人的福音——Keras模型库2．3．1 ResNet50模型和参数的载入2．3．2 使用ResNet作为特征提取层建立模型2．4 本章小结……第3章 深度学习的理论基础第4章 卷积神经网络实战第5章 Datasets数据集和TensorBoard可视化第6章 ResNet实现神经网络的飞跃第7章 有趣的词嵌入——wordembedding第8章 情感分类第9章 编码器一自然语言处理的归宿0章 BERT——站在巨人肩膀上的预训练模型1章 知识图谱实战1：多标签文本分类2章 知识图谱实战2：命名实体识别3章 知识图谱实战3：基于联合抽取的知识图谱模型
作者介绍
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，拥有一项国家专利。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卷积神经网络实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》等图书。
序言
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【封面】
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