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[以] 约阿夫·戈尔德贝格 著,车万翔 郭江 张伟男 刘铭 译

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发表于2024-11-24


商品介绍



店铺: 蓝墨水图书专营店
出版社: 机械工业
ISBN:9787111593737
商品编码:27935951875

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书籍描述





书名:【正版】基于深度学习的自然语言处理|7891598
图书定价:69元
图书作者:(以)约阿夫·戈尔德贝格(Yoav Goldberg)
出版社:机械工业出版社
出版日期:2018/5/1 0:00:00
ISBN号:9787111593737
开本:16开
页数:0
版次:1-1
内容简介
本书重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用。首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识,如何将机器学习方法应用在自然语言处理中,以及词向量表示(而不是符号表示)的应用。然后介绍更多专门的神经网络结构,包括一维卷积神经网络、循环神经网络、条件生成模型和基于注意力的模型。后讨论树形网络、结构化预测以及多任务学习的前景。
目录
译者序
前言
致谢 
第1章引言
1��1自然语言处理的挑战
1��2神经网络和深度学习
1��3自然语言处理中的深度学习
1��4本书的覆盖面和组织结构
1��5本书未覆盖的内容
1��6术语
1��7数学符号
注释
第一部分有监督分类与前馈神经网络
第2章学习基础与线性模型
2��1有监督学习和参数化函数
2��2训练集、测试集和验证集
2��3线性模型
2��3��1二分类
2��3��2对数线性二分类
2��3��3多分类
2��4表示
2��5独热和稠密向量表示
2��6对数线性多分类
2��7训练和优化
2��7��1损失函数
2��7��2正则化
2��8基于梯度的优化
2��8��1随机梯度下降
2��8��2实例
2��8��3其他训练方法
第3章从线性模型到多层感知器
3��1线性模型的局限性:异或问题
3��2非线性输入转换
3��3核方法 
3��4可训练的映射函数 
第4章前馈神经网络
4��1一个关于大脑的比喻
4��2数学表示
4��3表达能力
4��4常见的非线性函数
4��5损失函数
4��6正则化与丢弃法
4��7相似和距离层
4��8嵌入层
第5章神经网络训练
5��1计算图的抽象概念
5��1��1前向计算
5��1��2反向计算(导数、反向传播)
5��1��3软件
5��1��4实现流程
5��1��5网络构成
5��2实践经验
5��2��1优化算法的选择
5��2��2初始化
5��2��3重启与集成
5��2��4梯度消失与梯度爆炸
5��2��5饱和神经元与死神经元
5��2��6随机打乱
5��2��7学习率
5��2��8minibatch
第二部分处理自然语言数据
第6章文本特征构造
6��1NLP分类问题中的拓扑结构
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