Нейросетевые методы в обработке естественного языка (Гольдберг Йоав) ; ДМК-Пресс, 2019
от 712 р. до 3459 р.
Автор(ы): Гольдберг Йоав;
Издатель: ДМК-Пресс
ISBN: 978-5-97060-754-1
ID: SKU165960
Сравнить цены
Цена от 712 р. до 3459 р. в 9 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Лабиринт 5/5 | 2548 р. 3640 р. | |
ЛитРес 5/5 | 712 р. 890 р. электронная книга | скачать фрагмент | |
Book24 5/5 | 3459 р. | |
Буквоед 5/5 | 3459 р. Минимальная сумма заказа 100 рублей | |
Яндекс.Маркет 5/5 | 2745 р. 2773 р. | |
МАЙШОП 5/5 | 2278 р. 3399 р. | |
Читай-город 5/5 | 3299 р. | наличие уточняйте 02.12.2023 |
Мегамаркет 5/5 | 2499 р. 4164 р. | наличие уточняйте 13.04.2024 |
OZON | 1915 р. | наличие уточняйте 03.01.2024 |
AliExpress 5/5 | ||
Описание
Нейронные сети прямого распространения
Работа с данными естественного языка
Отношения между словами в контексте
Языковое моделирование
Моделирование деревьев с помощью рекурсивных нейронных сетей
Знакомство с предпосылками, терминологией, инструментами и методиками, необходимыми для понимания принципов, лежащих в основе нейросетевых моделей языка
Полезные и нестандартные пути применения современных технологий к задачам обработки языка
Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing - NLP).
В первой половине книги рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается также абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек.
Во второй части вводятся более специализированные нейросетевые архитектуры, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Эти архитектуры и методы - движущая сила современных алгоритмов машинного перевода, синтаксического анализа и многих других приложений. Наконец, обсуждаются древовидные сети, структурное предсказание и перспективы многозадачного обучения.
Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машинного перевода и нейронных сетей.
Смотри также Характеристики.
Яндекс.Маркет
Содержание
Предисловие
Благодарности
Предисловие от издательства
Глава 1. Введение
Часть I. КЛАССИФИКАЦИЯ С УЧИТЕЛЕМ И
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ПРЯМОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ
Глава 2. Основы обучения и линейные модели
Глава 3. От линейных моделей к многослойным
перцептронам
Глава 4. Нейронные сети прямого распространения
Глава 5. Обучение нейронной сети
Часть II. РАБОТА С ДАННЫМИ ЕСТЕСТВЕННОГО
ЯЗЫКА
Глава 6. Признаки для текстовых данных
Глава 7. Примеры признаков в NLP
Глава 8. От текстовых признаков к входным
данным
Глава 9. Языковое моделирование
Глава 10. Предобученные представления слов
Глава 11. Использование погружений слов
Глава 12. Пример: применение архитектуры
прямого распространения для вывода смысла
предложения
Часть III. СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ АРХИТЕКТУРЫ
Глава 13. Детекторы n-грамм: сверточные
нейронные сети
Глава 14. Рекуррентные нейронные сети:
последовательности и стеки
Глава 15. Конкретные архитектуры рекуррентных
нейронных сетей
Глава 16. Моделирование с помощью
рекуррентных сетей
Глава 17. Условная генерация
Часть IV. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ТЕМЫ
Глава 18. Моделирование деревьев с помощью
рекурсивных нейронных сетей
Глава 19. Предсказание структурного выхода
Глава 20. Обучение каскадное, многозадачное и с
частичным привлечением учителя
Глава 21. Заключение
Список литературы
Видео обзоры (4)
#022 ML Татьяна Шаврина. Эволюция подходов к обработке естественного языка (NLP)
Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
01 - Введение в обработку естественного языка
«Машинное обучение в обработке естественного языка». Владимир Опанасенко и Альбина Ахметгареева
О книге
Издатель | ДМК-Пресс |
Год издания | 2019 |
Страниц | 282 |
Переплёт | твердый |
ISBN | 978-5-9706-0754-1 |
Размеры | 17,20 см × 24,20 см × 1,80 см |
Формат | 70х100/16 |
Автор(ы) | Гольдберг Йоав |
Тематика | Программирование |
Тираж | 200 |
Переплет | Твердый переплёт |
Возрастные ограничения | 12 |
Кол-во страниц | 282 |
Тип обложки | твердая |
Вес, в граммах | 0.579 |
Назначение | для гуманитарных ВУЗов |
Издательство | Дмк Пресс |
Автор | Гольдберг Йоав |
Язык издания | Русский |
Обложка | твердый переплёт |
Отзывы (1)
-
dopadkar
- 18 марта 20245/5
Прекрасная книга. Точно и ясно рассказывается обо всех этапах подготовки признаков до применения всевозможных нейросетей. жаль, что хорошо изложенная теория не подкреплена примерами кода. Если владеешь TensorFlow, то все можно реализовать самостоятельно.
0 0
Добавить отзыв
Программирование - издательство "ДМК-Пресс"
Категория 569 р. - 854 р.
Программирование - издательство "ДМК-Пресс" »