231332 | Подлинная (специальная книга) Лечение естественного языка и глубокое обучение: Учебное пособие по естественному языку.
Цена: 497руб. (¥23.5)
Артикул: 564741379789
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:北京华章图书旗舰店
Адрес:Пекин
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥64.31 359руб.
¥ 30 18.99402руб.
¥1212 557руб.
¥46.9991руб.
Основная информация
Автор: [День] Сяо Гао Чжихон
Пресса: Machinery Industry Press
ISBN: 9787111586579
Желе Время: 2018-1-26
Дата публикации: январь 2018 г.
Открыто: 16
Номер страницы: 178
Издание: 1-1
Оглавление
Переводчик
Предисловие
Глава 1 лечение естественного языка и глубокое обучение 1
1.1 Обработка естественного языка 1
1.1.1 Что такое обработка естественного языка 1
1.1.2 Основы лечения естественного языка 4
1.2 Глубокое обучение 13
1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение 13
1.2.2 Нейронная сеть 16
1.2.3 Служба нейронная сеть и самооборода 22
1.3 Глубокое обучение, связанное с обработкой естественного языка 27
1.3.1 Обработка естественного языка и нейронная сеть, глубокое обучение 27
1.3.2 Используйте нейронную сеть, чтобы выразить значение слов 29
1.3.3 Глубокое обучение применяется к обработке естественного языка 31
Глава 2 Лечение естественного языка на основе обработки текста 32
2.1 Текстовая обработка текста естественного языка 32
2.1.1 Текстовая обработка 32
2.1.2
2.1.3 1-й репрезентативное лечение 54
2.2 Текст на основе слов 2 грамм генерировать 68
Предисловие
Глава 1 лечение естественного языка и глубокое обучение 1
1.1 Обработка естественного языка 1
1.1.1 Что такое обработка естественного языка 1
1.1.2 Основы лечения естественного языка 4
1.2 Глубокое обучение 13
1.2.1 Искусственный интеллект и машинное обучение 13
1.2.2 Нейронная сеть 16
1.2.3 Служба нейронная сеть и самооборода 22
1.3 Глубокое обучение, связанное с обработкой естественного языка 27
1.3.1 Обработка естественного языка и нейронная сеть, глубокое обучение 27
1.3.2 Используйте нейронную сеть, чтобы выразить значение слов 29
1.3.3 Глубокое обучение применяется к обработке естественного языка 31
Глава 2 Лечение естественного языка на основе обработки текста 32
2.1 Текстовая обработка текста естественного языка 32
2.1.1 Текстовая обработка 32
2.1.2
2.1.3 1-й репрезентативное лечение 54
2.2 Текст на основе слов 2 грамм генерировать 68
Глава 3 Применение глубокого обучения в анализе текста естественного языка 77
3.1 CNN -основанная текстовая классификация 77
3.2 Подготовка 1: сверточная эксплуатационная работа и обработка.
3.2.1 Операция свертки 81
3.2.2 Pondalization 90
3.3 Подготовка 2: Нейронная сеть полного соединения 96
3.3.1 Метод строительства и обучения полной нейронной сети на основе иерархической структуры 96
3.3.2 Реализация нейронной сети полного соединения 99
3.4 Реализация сверточной нейронной сети 102
3.4.1 Структура сверточной нейронной сети 102
3.4.2 Обучение из сверточной нейронной сети 1-й-N представляет данные 103
3.4.3 Оценка последовательности слов на основе CNN 118
Глава 4 Генерация текста и глубокое обучение 133
4.1 Генерация текста на основе круговой нейронной сети 133
4.1.1 Нейронная сеть и генерация текста 133
4.1.2 Круглувая нейронная сеть 136
4.2 Реализация RNN 139
4.2.1 Дизайн программы RNN 139
4.2.2 Реализация программы RNN 141
4.3 RNN -основанная генерация текста 154
4.3.1 RNN -основанная структура генерации текста 154
4.3.2 Исследование эксперимента по генерации текста 160
Приложение A добавляет повторяющееся количество строк в программы в начале линии.
Приложение B sortn.c169 в соответствии со значениями первой строки sortn.c169
Приложение C Полная программа нейронной сети BP.C171
Ссылка 178
3.1 CNN -основанная текстовая классификация 77
3.2 Подготовка 1: сверточная эксплуатационная работа и обработка.
3.2.1 Операция свертки 81
3.2.2 Pondalization 90
3.3 Подготовка 2: Нейронная сеть полного соединения 96
3.3.1 Метод строительства и обучения полной нейронной сети на основе иерархической структуры 96
3.3.2 Реализация нейронной сети полного соединения 99
3.4 Реализация сверточной нейронной сети 102
3.4.1 Структура сверточной нейронной сети 102
3.4.2 Обучение из сверточной нейронной сети 1-й-N представляет данные 103
3.4.3 Оценка последовательности слов на основе CNN 118
Глава 4 Генерация текста и глубокое обучение 133
4.1 Генерация текста на основе круговой нейронной сети 133
4.1.1 Нейронная сеть и генерация текста 133
4.1.2 Круглувая нейронная сеть 136
4.2 Реализация RNN 139
4.2.1 Дизайн программы RNN 139
4.2.2 Реализация программы RNN 141
4.3 RNN -основанная генерация текста 154
4.3.1 RNN -основанная структура генерации текста 154
4.3.2 Исследование эксперимента по генерации текста 160
Приложение A добавляет повторяющееся количество строк в программы в начале линии.
Приложение B sortn.c169 в соответствии со значениями первой строки sortn.c169
Приложение C Полная программа нейронной сети BP.C171
Ссылка 178
Книги, продаваемые в этом магазине, являются настоящими книгами