自然语言处理--基于深度学习的理论与案例(高等学校计算机专业系列教材)
出版时间:
2024-03
版次:
1
ISBN:
9787302657477
定价:
69.00
装帧:
其他
开本:
16开
页数:
360页
字数:
549千字
-
本书主要介绍神经网络、深度学习和自然语言处理的基本原理、方法和应用，全书分为3部分，每部分涵盖了不同的主题: 第1部分(第1～3章)介绍神经网络和深度学习的基础知识，包括人工神经网络的起源和发展，神经网络的表示方法、数学基础理论和机器学习基础，以及表征学习的概念；第2部分(第4章和第5章)介绍自然语言处理和转换器网络；第3部分(第6～10章)介绍自然语言处理的案例分析，包括文本分类任务、实体识别、文本生成和文本摘要的方法和技术、基于评审的问答系统等。
本书是学习并实践神经网络、深度学习和自然语言处理的实用指南，每章都给出了代码示例和实际案例，帮助读者理解和实践所学的知识。本书采用渐进式讲解，理论与实践结合，强调自然语言处理，并且关注**技术和趋势，适合作为高等学校神经网络、深度学习和自然语言处理相关课程的教材，也是相关专业人员很好的参考用书。
部分神经网络与深度学
章人工神经网络
1.1起源和发展
1.2什么是深度学
1.3神经网络的表示
1.4数学基础理论
1.4.1数据类型
1.4.2函数基础
1.4.3线代数
1.4.4梯度计算
1.4.5概率分布
1.4.6代码示例
1.5机器学基础
1.5.1什么是分类
1.5.2一个简单的分类器：朴素贝叶斯
1.5.3一个简单的神经网络：逻辑回归
……
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内容简介:
本书主要介绍神经网络、深度学习和自然语言处理的基本原理、方法和应用，全书分为3部分，每部分涵盖了不同的主题: 第1部分(第1～3章)介绍神经网络和深度学习的基础知识，包括人工神经网络的起源和发展，神经网络的表示方法、数学基础理论和机器学习基础，以及表征学习的概念；第2部分(第4章和第5章)介绍自然语言处理和转换器网络；第3部分(第6～10章)介绍自然语言处理的案例分析，包括文本分类任务、实体识别、文本生成和文本摘要的方法和技术、基于评审的问答系统等。
本书是学习并实践神经网络、深度学习和自然语言处理的实用指南，每章都给出了代码示例和实际案例，帮助读者理解和实践所学的知识。本书采用渐进式讲解，理论与实践结合，强调自然语言处理，并且关注**技术和趋势，适合作为高等学校神经网络、深度学习和自然语言处理相关课程的教材，也是相关专业人员很好的参考用书。
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目录:
部分神经网络与深度学
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1.1起源和发展
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1.4数学基础理论
1.4.1数据类型
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1.4.3线代数
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