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题名/责任者:

面向自然语言处理的深度学习:用Python创建神经网络:creating neural networks with Python/(印) 帕拉什·戈雅尔, 苏米特·潘迪, 卡兰·贾恩著/Palash Goyal, Sumit Pandey, Karan Jain 陶阳, 张冬松, 徐潇译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-111-61719-8/CNY69.00

载体形态项:

XIII, 196页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning for natural language processing:creating neural networks with Python

其它题名:

用Python创建神经网络

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

戈雅尔 (Goyal, Palash) 著

个人责任者:

潘迪 (Pandey, Sumit) 著

个人责任者:

贾恩 (Jain, Karan) 著

个人次要责任者:

陶阳 译

个人次要责任者:

张冬松 译

个人次要责任者:

徐潇 译

学科主题:

自然语言处理

学科主题:

人工神经网络-软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP391

中图法分类号:

TP183

出版发行附注:

由Apress出版社授权出版

责任者附注:

帕拉什·戈雅尔是一名高级数据科学家, 目前从事将数据科学和深度学习用于在线营销领域的工作。苏米特·潘迪, 毕业于硬度理工学院的Kharagpur分校, 目前正在创办自己的企业。卡兰·贾恩是Sigtuple公司的一名产品分析师。陶阳, 博士, 毕业于国防科技大学计算机学院。现任职于南昌工学院人工智能学院, 副教授。张冬松, 博士, 毕业于国防科技大学计算机学院。现为国防科技法学计算机科学与技术博士后科研流动站博士后。徐潇, 数据科学专业硕士, 毕业于美国德保罗大学计算机与数学媒体学院。现任职于长沙蜜獾信息科技有限公司, 担任大数据分析师。

提要文摘附注:

本书分为5章, 通过介绍完整的神经网络模型 (包括循环神经网络、长短期记忆网络以及序列到序列模型) 实例, 向读者阐释用于自然语言处理 (NLP) 的深度学习概念。主要内容包括: 自然语言处理和深度学习概述、词向量表示等。

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