Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка: Макмахан, Рао
Natural Language Processing with PyTorch. Build Intelligent Language Applications Using Deep Learnin
16+
Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) - крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch - библиотеку глубокого обучения д
Полная аннотация
Все характеристики
Аннотация
Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) - крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch - библиотеку глубокого обучения для языка Python - один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.
Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
В этой книге
- Вычислительные графы и парадигма обучения с учителем.
- Основы оптимизированной библиотеки PyTorch для работы с тензорами.
- Обзор традиционных понятий и методов NLP.
- Упреждающие нейронные сети (многослойный перцептрон и другие).
- Улучшение RNN при помощи долгой краткосрочной памяти (LSTM) и управляемых рекуррентных блоков
- Предсказание и модели преобразования последовательностей.
- Паттерны проектирования NLP-систем, используемых в продакшене.
Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
В этой книге
- Вычислительные графы и парадигма обучения с учителем.
- Основы оптимизированной библиотеки PyTorch для работы с тензорами.
- Обзор традиционных понятий и методов NLP.
- Упреждающие нейронные сети (многослойный перцептрон и другие).
- Улучшение RNN при помощи долгой краткосрочной памяти (LSTM) и управляемых рекуррентных блоков
- Предсказание и модели преобразования последовательностей.
- Паттерны проектирования NLP-систем, используемых в продакшене.
Свернуть
Характеристики
Автор
Редактор
Переводчик
Издательство
Серия
ID товара
723761
ISBN
978-5-4461-1241-8
Страниц
256 (Офсет)
Вес
336 г
Размеры
232x165x12 мм
Тип обложки
обл - мягкий переплет (крепление скрепкой или клеем)
Иллюстрации
Черно-белые
Все характеристики
Нет в продаже
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
Мы всегда рады честным, конструктивным рецензиям.
Покупатели 1

Читатель
15 февраля 2020 в 12:33
PyTorch набирает обороты, догоняя TensorFlow, а некоторые и вовсе считают, что уже PyTorch стал "must know" в теме глубокого обучения.
Книга идеально подойдёт всем, кто ещё не знаком с PyTorch или для кого основная задача это обработка текстов. Всё же фэйсбук подвязан на тексты и свой фреймворк ГО они начинали именно...
Понравилась рецензия?
Да
Книги из жанра

1 0132 026 -50% Еще 9 дней
Цифровизация процессов управления медико-гигиеническими рисками на производственных предприятиях
Шипилов Игорь Викторович