Книга от Йоава Гольдберга "Нейросетевые методы обработки естественного языка" описывает применения нейросетей для обработки данных из поля естественной обработки языка. В основном книга нацелена на людей, которые хотят изучить основы машинного обучения через учителя и его использование в лингвистических моделях обработки данных.
Также, автор подробно рассказывает о векторах и особенностях представления натуральных языков. Информация об абстракции графов вычислений может пригодиться тем, кто хочет создать собственные нейронные цепи или лаборатории, где можно изучать разнообразные способы взаимодействия между машинными моделями.
В книге дается обзор различных нейросетевых конструкций, в том числе сверточных каналов, генеративных механизмов, моделей условности и процедур управления вниманием.
Издание предназначено для тех, кому нужен основной курс по нейросетевым исследованиям и подходит для студентов и специалистов в переводе. Желательно, чтобы пользователь имел базовые знания теории вероятностей и алгоритмов, и уже понимал, как использовать структуры данных в сети.
Электронная Книга «Нейросетевые методы в обработке естественного языка - Йоав Гольдберг (2017г.)» написана автором Йоав Гольдберг в 2017 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
ISBN: 978-5-97060-754-1
Описание книги от Йоав Гольдберг
Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing – NLP). Рассматриваются 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 произвольные 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 машинного перевода и нейронных сетей. Предполагается знание теории вероятностей, алгебры и математического анализа, а также базовое владение алгоритмами и структурами данных.
