深度学习进阶 自然语言处理
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作者(日)斋藤康毅
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115547644
出版时间2020-10
版次1
装帧平装
开本32开
纸张胶版纸
页数420页
字数394千字
定价99元
货号SC:9787115547644
上书时间2024-10-27
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商品详情
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作者简介:
斋藤康毅，1984年出生于日本长崎县，东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
主编推荐:
豆瓣评分9.4的畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，带你快速直达自然语言处理领域！
1.简明易懂
本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。
2.侧重原理
不依赖外部库，使用Python 3从零开始创建深度学习程序，通过亲自创建程序并运行，读者可透彻掌握word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等技术背后的运行原理。
3.学习曲线平缓
按照“文字介绍→代码实现→分析结果→发现问题→进行改善”的流程，逐步深入，读者只需具备基础的神经网络和Python知识，即可轻松读懂。
4.提供源代码
5.双色印刷
内容简介:
《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。
目录:
译者序 xi
前言 xiii
第1章 神经网络的复习 1
1.1 数学和Python的复习 1
1.1.1 向量和矩阵 1
1.1.2 矩阵的对应元素的运算 4
1.1.3 广播 4
1.1.4 向量内积和矩阵乘积 6
1.1.5 矩阵的形状检查 7
1.2 神经网络的推理 8
1.2.1 神经网络的推理的全貌图 8
1.2.2 层的类化及正向传播的实现 14
1.3 神经网络的学习 18
1.3.1 损失函数 18
1.3.2 导数和梯度 21
1.3.3 链式法则 23
1.3.4 计算图 24
1.3.5 梯度的推导和反向传播的实现 35
1.3.6 权重的更新 39
1.4 使用神经网络解决问题 41
1.4.1 螺旋状数据集 41
1.4.2 神经网络的实现 43
1.4.3 学习用的代码 45
1.4.4 Trainer 类 49
1.5 计算的高速化 50
1.5.1 位精度 51
1.5.2 GPU（CuPy） 52
1.6 小结 54
第2章 自然语言和单词的分布式表示 57
2.1 什么是自然语言处理 57
2.2 同义词词典 59
2.2.1 WordNet 61
2.2.2 同义词词典的问题 61
2.3 基于计数的方法 63
2.3.1 基于Python的语料库的预处理 63
2.3.2 单词的分布式表示 66
2.3.3
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