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全新正版深度学习实战9787111624837机械工业
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前言
章 工具与技术
1.1 神经网络的类型
1.2 数据获取
1.3 数据预处理
第2章 摆脱困境
2.1 确定我们遇到的问题
2.2 解决运行过程中的错误
. 检查中间结果
2.4 为层选择正确的激活函数
2.5 正则化和Dropout
2.6 网络结构、批尺寸和学习率
第3章 使用词嵌入计算文本相似
3.1 使用预训练的词嵌入发现词的相似
3.2 Word2vec数学特
3.3 可视化词嵌入
3.4 在词嵌入中发现实体类
3.5 计算类内部的语义距离
3.6 在地图上可视化数据
第4章 基于维基百科外部链接构建系统
4.1 收集数据
4.2 训练电影嵌入
4.3 构建电影系统
4.4 预测简单的电影属
第5章 按照示例文本的风格生成文本
5.1 获取公开领域书籍文本
5.2 生成类似莎士比亚的文本
5.3 使用RNN编写代码
5.4 控制输出温度
5.5 可视化循环神经网络的活跃程度
第6章 问题匹配
6.1 从Stack Exchange获取数据
6.2 使用Pandas探索数据
6.3 使用Keras对文本进行特征化
6.4 构建问答模型
6.5 用Pandas训练模型
6.6 检查相似
第7章 表情符号
7.1 构建一个简单的情感分类器
7.2 检验一个简单的分类器
7.3 使用卷积网络进行情感分析
7.4 收集Twitter数据
7.5 一个简单的表情符号预测器
7.6 Dropout和多层窗口
7.7 构建单词级模型
7.8 构建你自己的嵌入
7.9 使用循环神经网络进行分类
7.10 可视化一致/不一致
7.11 组合模型
第8章 Sequence-to-Sequence映
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