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出版社： 机械工业
ISBN：9787111593737
商品编码：27935951875
具体描述
| 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 用户评价
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