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- 作者:
[美]乌黛·卡马特(Uday Kamath), [美]约翰·刘(John Liu), [美]詹姆斯·惠特克(James Whitaker)著
- 出版社:机械工业出版社
- 出版时间:2024-01-01 00:00:00
- 版次:1
- 印次:1
- 印刷时间:2023-12-01
- 字数:696
- 页数:427
- 开本:16开
- 装帧:平装
- ISBN:9787111740933
- 国别/地区:中国
- 版权提供:机械工业出版社
随着深度学习、自然语言处理(NLP)和语音处理技术在许多领域(包括金融、医疗和政务等)的广泛应用,越来越需要一种综合资源,将深度学习技术映射到NLP和语音处理方向,并提供在现实应用程序中使用相关工具和库的指导。本书剖析了适用于NLP和语音处理的前沿深度学习方法,提供了全面的介绍,并在案例研究中给出了代码以方便上手实践。
本书特色:
覆盖从初级深度学习、文本和语音处理到优选的神经架构的全面资源;
包含适用于常见NLP和语音识别应用的深度学习技术的现成参考资料;
汇总了成功的架构和算法的有用资源,并详细解释了基本的数学知识;
包含端到端神经语音处理方法的深入参考和比较;
Keras、TensorFlow和PyTorch等基于Python的深度学习库的应用实践,以及必不可少的技巧和窍门;
提供13个案例研究,覆盖嵌入、分类、分布式表示、摘要、机器翻译、情感分析、跨领域迁移学习、多任务NLP、端到端语音和问答系统等NLP和语音识别任务,并附有不同方法的代码、数据和配置。