Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама



Название: Обработка естественного языка с TensorFlow
Автор: Ганегедара Т.
Издательство: ДMK
Год: 2020
Cтраниц: 382
Формат: pdf (ocr)
Размер: 17 мб
Язык: русский

Обработка естественного языка применяется в различных приложениях машинного обучения, а TensorFlow является важнейшей библиотекой для реализации систем глубокого обучения на практике. Эта книга знакомит читателя с методами обработки естественного языка и содержит практическое руководство по работе с TensorFlow, предоставляя мощный инструмент для работы с огромными объемами неструктурированных данных и решения уникальных задач по обработке естественного языка. Книга начинается с изучения общих понятий NLP и принципа работы TensorFlow. Затем вы узнаете, как использовать технологию World2vec и ее расширения для создания представлений, превращающих последовательности слов в числовые векторы, понятные алгоритмам глубокого обучения, таким, как сверточные и рекуррентные нейросети, и рассмотрите примеры решения задач по классификации предложений и генерации текста. Вы научитесь применять продвинутые рекуррентные модели, включая ячейки с долгой краткосрочной памятью в приложениях для обработки естественного языка. Наконец, вы самостоятельно создадите с нуля систему нейронного машинного перевода. Прочитав эту книгу, вы получите не только понимание теоретических основ, но и практические навыки по применению TensorFlow в приложениях глубокого обучения для обработки естественного языка.

Скачать Ганегедара Т. Обработка естественного языка с TensorFlow









ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!







Автор: rivasss 6-09-2024, 21:38 | Напечатать |
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.


 MirKnig.Su  ©2024     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности