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深度学习在自然语言处理中的应用 从词表征到ChatGPT
字数: 261000
装帧: 平装
出版社: 人民邮电出版社
作者: 张镭
出版日期: 2023-05-01
商品条码: 9787115613332
版次: 1
开本: 16开
页数: 212
出版年份: 2023
定价:
¥79.8
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舞蹈音乐的基础理论与应用
编辑推荐
1. Meta资深工程师、数据科学家、机器学习算法研发专业人员执笔,传递值得借鉴学习的经验和见解。 2. 从研究员和实践者的双重角度出发,系统介绍深度学习技术原理及其在自然语言处理中的应用。 3. 汇集该领域的重要思想和研究成果,清晰梳理自然语言处理技术发展脉络,帮助读者更好地了解该领域的发展历程和趋势。 4. 内容新颖全面,聚焦前沿,讲解深入浅出、通俗易懂,适合入门自然语言处理,是一本不容错过的优质参考书。
内容简介
本书针对当前火热且应用前景广阔的自然语言处理(NLP),介绍了深度学习的技术原理及其在自然语言处理中的应用;简要分析了该领域各个应用方向上的相关模型和关键技术,包括Transformer、BERT、GPT,等等;汇集了众多论文中的重要思想和研究成果;系统梳理了技术发展脉络。此外,本书还介绍了如何使用深度学习技术来训练模型,并分析了其在应用中的表现及优化手段,以帮助读者更好地将理论应用于实践。本书内容通俗易懂,可作为入门自然语言处理的参考书。
作者简介
张镭 目前在Meta公司从事机器学习算法研发。美国伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学博士,主要研究领域为自然语言处理、机器学习和数据挖掘。在国内外学术期刊和会议上已发表20多篇学术文章,获得多项美国专利,合著有Mining Text Data等4本关于文本数据挖掘和大数据计算的图书,并长期受邀担任自然语言处理国际期刊评委和国际会议程序委员会委员。
目录
第1章绪论1
1.1机器学习简介1
1.1.1机器学习的发展历程1
1.1.2机器学习的算法分类4
1.2深度学习简介5
1.3自然语言处理简介7
1.3.1自然语言处理的发展历程7
1.3.2自然语言处理的研究方向8
1.3.3自然语言理解的主要任务8
1.3.4自然语言生成的任务14
1.3.5自然语言处理面临的挑战15
1.4自然语言处理与机器学习和深度学习16
第2章深度学习基础17
2.1前馈神经网络17
2.2卷积神经网络20
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