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TensorFlow與自然語言處理應用（簡體書）
- ISBN13：9787302531012
- 出版社：清華大學出版社(大陸)
- 作者：李孟全
- 裝訂／頁數：平裝／397頁
- 規格：26cm*19cm (高/寬)
- 版次：一版
- 出版日：2019/08/01
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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
自然語言處理（NLP）是計算機科學、人工智能、語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。自然語言處理是機器學習的應用之一，用於分析、理解和生成自然語言，它與人機交互有關，最終實現人與計算機之間更好的交流。 本書分為12章，內容包括自然語言處理基礎、深度學習基礎、TensorFlow、詞嵌入（Word Embedding）、卷積神經網絡（CNN）與句子分類、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶（LSTM）、利用LSTM實現圖像字幕自動生成、情感分析、機器翻譯及智能問答系統。 本書適合TensorFlow自然語言處理技術的初學者、NLP應用開發人員、NLP研究人員，也適合高等院校和培訓學校相關專業的師生教學參考。
作者簡介
李孟全，中國社會科學院研究生院碩士。十多年IT從業經歷，先後從事過程序員、項目負責人、部門負責人等崗位。長期關注人工智能領域，在機器學習、深度學習和NLP領域有一定的積累。
目次
第1章 自然語言處理基礎
1．1 認識自然語言處理
1．2 自然語言處理方面的任務
1．3 第一階段：偏理論的理性主義
1．4 第二階段：偏實踐應用的經驗主義
1．5 第三階段：深度學習階段
1．6 NLP中深度學習的局限性
1．7 NLP的應用場景
1．8 NLP的發展前景
1．9 總結
第2章 深度學習基礎
2．1 深度學習介紹
2．2 深度學習演變簡述
2．2．1 深度學習早期
2．2．2 深度學習的發展
2．2．3 深度學習的爆發
2．3 神經網絡介紹
2．4 神經網絡的基本結構
2．5 兩層神經網絡（多層感知器）
2．5．1 簡述
2．5．2 兩層神經網絡結構
2．6 多層神經網絡（深度學習）
2．6．1 簡述
2．6．2 多層神經網絡結構
2．7 編碼器．解碼器網絡
2．8 隨機梯度下降
2．9 反向傳播
2．1 0總結
第3章 TensorFlow．
3．1 TensorFlow概念解讀
3．2 TensorFlow主要特徵
3．2．1 自動求微分
3．2．2 多語言支持
3．2．3 高度的靈活性
3．2．4 真正的可移植性
3．2．5 將科研和產品聯繫在一起
3．2．6 性能最優化
3．3 TensorFlow安裝
3．4 TensorFlow計算圖
3．5 TensorFlow張量和模型會話
3．5．1 張量
3．5．2 會話
3．6 TensorFlow工作原理
3．7 通過一個示例來認識TensorFlow
3．8 TensorFlow客戶端
3．9 TensorFlow中常見元素解讀
3，9．1 在TensorFlow中定義輸入
3．9．2 在TensorFlow中定義變量
3．9．3 定義TensorFlow輸出
3．9．4 定義TensorFlow運算或操作
3．10 變量作用域機制
3．10．1 基本原理
3．10．2 通過示例解讀
3．11 實現一個神經網絡
3．11．1 數據準備
3．11．2 定義TensorFlow計算圖
3．11．3 運行神經網絡
3．12 總結
第4章 詞嵌入
4．1 分布式表示
4．1．1 分布式表示的直觀認識
4．1．2 分布式表示解讀
4．2 Word2vec模型（以Skip-Gram為例）
4．2．1 直觀認識Word2vec
4．2．2 定義任務
4．2．3 從原始文本創建結構化數據
4．2．4 定義詞嵌入層和神經網絡
……
第5章 卷積神經網絡與句子分類
第6章 循環神經網絡
第7章 長短期記憶
第8章 利用LSTM自動生成文本
第9章 利用LSTM實現圖像字幕自動生成
第10章 情感分析
第11章機器翻譯
第12章 智能問答系統
1．1 認識自然語言處理
1．2 自然語言處理方面的任務
1．3 第一階段：偏理論的理性主義
1．4 第二階段：偏實踐應用的經驗主義
1．5 第三階段：深度學習階段
1．6 NLP中深度學習的局限性
1．7 NLP的應用場景
1．8 NLP的發展前景
1．9 總結
第2章 深度學習基礎
2．1 深度學習介紹
2．2 深度學習演變簡述
2．2．1 深度學習早期
2．2．2 深度學習的發展
2．2．3 深度學習的爆發
2．3 神經網絡介紹
2．4 神經網絡的基本結構
2．5 兩層神經網絡（多層感知器）
2．5．1 簡述
2．5．2 兩層神經網絡結構
2．6 多層神經網絡（深度學習）
2．6．1 簡述
2．6．2 多層神經網絡結構
2．7 編碼器．解碼器網絡
2．8 隨機梯度下降
2．9 反向傳播
2．1 0總結
第3章 TensorFlow．
3．1 TensorFlow概念解讀
3．2 TensorFlow主要特徵
3．2．1 自動求微分
3．2．2 多語言支持
3．2．3 高度的靈活性
3．2．4 真正的可移植性
3．2．5 將科研和產品聯繫在一起
3．2．6 性能最優化
3．3 TensorFlow安裝
3．4 TensorFlow計算圖
3．5 TensorFlow張量和模型會話
3．5．1 張量
3．5．2 會話
3．6 TensorFlow工作原理
3．7 通過一個示例來認識TensorFlow
3．8 TensorFlow客戶端
3．9 TensorFlow中常見元素解讀
3，9．1 在TensorFlow中定義輸入
3．9．2 在TensorFlow中定義變量
3．9．3 定義TensorFlow輸出
3．9．4 定義TensorFlow運算或操作
3．10 變量作用域機制
3．10．1 基本原理
3．10．2 通過示例解讀
3．11 實現一個神經網絡
3．11．1 數據準備
3．11．2 定義TensorFlow計算圖
3．11．3 運行神經網絡
3．12 總結
第4章 詞嵌入
4．1 分布式表示
4．1．1 分布式表示的直觀認識
4．1．2 分布式表示解讀
4．2 Word2vec模型（以Skip-Gram為例）
4．2．1 直觀認識Word2vec
4．2．2 定義任務
4．2．3 從原始文本創建結構化數據
4．2．4 定義詞嵌入層和神經網絡
……
第5章 卷積神經網絡與句子分類
第6章 循環神經網絡
第7章 長短期記憶
第8章 利用LSTM自動生成文本
第9章 利用LSTM實現圖像字幕自動生成
第10章 情感分析
第11章機器翻譯
第12章 智能問答系統
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