《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,基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题,使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。
豆瓣评分9.4的畅销书《深度学习入门:基于Python的理论与实现》续作,带你快速直达自然语言处理领域!
【本书特色】
·简明易懂
本书内容精炼,聚焦深度学习视角下的自然语言处理,延续前作的行文风格,采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解,帮助读者加深对深度学习技术的理解,轻松入门自然语言处理。
·侧重原理
不依赖外部库,使用Python 3从零开始创建深度学习程序,通过亲自创建程序并运行,读者可透彻掌握word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等技术背后的运行原理。
·学习曲线平缓
按照“文字介绍→代码实现→分析结果→发现问题→进行改善”的流程,逐步深入,读者只需具备基础的神经网络和Python知识,即可轻松读懂。
斋藤康毅(作者)
1984年生于日本长崎县,东京工业大学毕业,并完成东京大学研究生院课程。目前在某企业从事人工智能相关的研究和开发工作。著有《深度学习入门:基于Python的理论与实现》,同时也是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
陆宇杰(译者)
长期从事自然语言处理、知识图谱、深度学习相关的研究和开发工作。译有《深度学习入门:基于Python的理论与实现》。
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