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詳細書籍分類

TensorFlow自然語言處理｜善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言

( 繁體 字)
作者：Thushan Ganegedara類別：1. -> 程式設計 -> Python
　　　2. -> 程式設計 -> 深度學習
　　　3. -> 程式設計 -> 自然語言
譯者：藍子軒
出版社：碁峰出版TensorFlow自然語言處理｜善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言 3dWoo書號： 51793
詢問書籍請說出此書號！

【缺書】
NT定價： 620 元
折扣價： 465 元

出版日：9/3/2019
頁數：424
光碟數：0
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印刷：黑白印刷語系： ( 繁體 版 )
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ISBN：9789865022471
作者序　|　譯者序　|　前言　|　內容簡介　|　目錄　|　序
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序：

譯者序：

前言：

內容簡介：

本書提供穩固而札實的實務基礎，讓你有能力解決各種NLP任務。本書涵蓋NLP的各個面向，除了理論基礎之外，更強調實務方面的實作。在解決各種NLP任務時，如果能在實務方面擁有良好的基礎，一定有助於你順利過渡到更高級的理論架構。此外，若能在實務方面有更扎實的理解，也就可以讓你更充分利用特定領域的知識，進而對演算法做出更好的調整。透過本書，您將可以：．了解NLP的概念與各種自然語言處理方法．如何應用TensorFlow來進行NLP．將大量數據處理成可供深度學習應用程序使用的單詞表示的策略．如何使用CNN和RNN進行句子分類和語言生成．如何使用RNN來解決複雜的文本生成任務．如何應用類神經技術開發自動翻譯系統．自然語言處理的未來趨勢與發展
目錄：

前言
Chapter 1：自然語言處理簡介
Chapter 2：TensorFlow 介紹
Chapter 3：Word2vec｜學習單詞內嵌
Chapter 4：Word2vec 進階
Chapter 5：CNN 卷積神經網路｜句子分類
Chapter 6：RNN 遞迴神經網路
Chapter 7：LSTM 長短期記憶網路
Chapter 8：LSTM 的應用：生成文字
Chapter 9：LSTM 的應用：生成圖片說明
Chapter 10：Seq2Seq 序列轉序列｜ NMT 神經機器翻譯
Chapter 11：NLP 自然語言處理的趨勢與未來
Appendix A：數學基礎和 TensorFlow 進階概念
序：