深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow 2實(shí)踐
《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實(shí)踐》以自然語言和語音信號(hào)處理兩大應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)檩d體，詳細(xì)介紹深度學(xué)習(xí)中的各種常用序列模型。在講述理論知識(shí)的同時(shí)輔以代碼實(shí)現(xiàn)和講解，幫助讀者深入掌握相關(guān)知識(shí)技能。《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實(shí)踐》共12章，不僅涵蓋了詞向量、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等基礎(chǔ)知識(shí)，還囊括了注意力機(jī)制、序列到序列問題等高級(jí)專題，同時(shí)還包含其他書籍中較少涉及的預(yù)訓(xùn)練語言模型、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、流模型等前沿內(nèi)容，以拓寬讀者視野。《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實(shí)踐》既適合互聯(lián)網(wǎng)公司算法工程師等群體閱讀，又可以作為本科高年級(jí)或研究生級(jí)別的自然語言處理和深度學(xué)習(xí)課程的參考教材。
·21.9萬字
