《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...
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP),顾名思义,就是处理自然语言的科学。自然语言处理最基础问题是理解单词含义。采用一些巧妙地蕴含了单词含义的表示方法,让计算机快速理解单词含义。 2.1 基于同义词词典的方法 同义词词典(thesaurus)的词典 在自然语言处理领域,最著名的同义词词典是 WordNet[17]。WordNet ...
《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...
《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...
《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...
《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...
在自然语言处理领域,单词的密集向量表示称为词嵌入(word embedding)或者单词的分布式表示(distributed representation)。过去,将基于计数的方法获得的单词向量称为 distributional representation,将使用神经网络的基于推理的方法获得的单词向量称为 distributed representation。
《深度学习进阶》是人民邮电出版社出版的图书，作者是[日]斋藤康毅 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...
深度学习进阶:自然语言处理(Deep Learning from Scratch ❷) 文件结构 文件夹名说明 ch01 第1章使用的源代码 ch02 第2章使用的源代码 ... ... ch08 第8章使用的源代码 common 共同使用的源代码 dataset 数据集用的源代码 训练完的权重文件(第6~7章使用)可从以下URL获取。 https://www.oreilly.co.jp...
0701使用语言模型生成文本 669 播放浅墨丶时光 读书要建立起自己的思想。 收藏 下载 分享 手机看 登录后可发评论 评论沙发是我的～选集(12) 自动播放 [1] 0001前言 2130播放 03:35 [2] 0101向量和矩阵 1379播放 06:11 [3] 0102神经网络 1283播放 07:14 [4] 0103层的实现与正向传播 1455...