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| 本文作者： AI研習社 | 2020-04-28 14:26 |
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本書適用于自然語言處理(NLP)和深度學習的新手學習兩個領域中的一些重要的知識點。這兩個領域研究熱點都呈指數增加。由于本書強調深度學習和自然語言處理中的代碼實現，這些代碼都是基于PyTorch實現的，因此它也適用于有一定NLP和深度學習基礎的人。由于深度學習和NLP兩個領域中的知識點是非常豐富的，我們在編寫本書的過程中，對知識點進行選擇，不可能覆蓋所有的。對于初學者來說，希望這本書能幫助他們扎實算法基礎。
機器學習，尤其是深度學習，是一門體驗式學科，而不是一門智力科學。本書中，每章都包含大量的端到端示例代碼，幫助讀者扎實算法過程中提升動手能力。自然語言處理（NLP）為解決人工智能問題提供了無限機會，比如亞馬遜Alexa和谷歌翻譯等產品。如果你是NLP和深度學習開發(fā)人員或數據科學家，本書將指導讀者如何使用PyTorch（一種基于Python的深度學習庫）來實現這些方法。
作者Delip Rao和Brian McMahon在本書中首先介紹NLP和深度學習算法的一些基礎知識，并基于PyTorch平臺實現對應的算法，每章包括幾個代碼示例和插圖。
閱讀本書，讀者將學會：
? 探索計算圖和監(jiān)督學習算法基礎
? 掌握PyTorch深度學習庫相關的基礎知識
? 學習傳統(tǒng)的NLP概念和方法
?了解構建神經網絡所涉及的基本思想
? 使用embedding來表示單詞，句子，文檔
? 探索序列預測、序列生成和序列到序列模型
? 了解用于構建生產NLP系統(tǒng)的設計模式
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