Нейросетевые методы в обработке естественного языка
Йоав Гольдберг, Университет им. Бар-Илана
Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей
к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing – NLP). Рас-
сматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных
и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается
абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произ-
вольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых
библиотек. Также даются обзорные сведения специализированных нейросетевых
архитектур, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети,
модели условной генерации и модели с механизмом внимания.
Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машин-
ного перевода и нейронных сетей.
Предполагается знание теории вероятностей, алгебры и математического анализа,
а также базовое владение алгоритмами и структурами данных.
к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing – NLP). Рас-
сматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных
и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается
абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произ-
вольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых
библиотек. Также даются обзорные сведения специализированных нейросетевых
архитектур, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети,
модели условной генерации и модели с механизмом внимания.
Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машин-
ного перевода и нейронных сетей.
Предполагается знание теории вероятностей, алгебры и математического анализа,
а также базовое владение алгоритмами и структурами данных.
კატეგორია:
წელი:
2019
გამომცემლობა:
ДМК Пресс
ენა:
russian
გვერდები:
281
ISBN 10:
5970607541
ISBN 13:
9785970607541
ფაილი:
PDF, 5.41 MB
IPFS:
,
russian, 2019