Книга Нейромережні методи в обробці природної мови. Йоав Гольдберг
Книга Йоава Гольдберга «Нейромережеві методи обробки природної мови» – це класичне керівництво, присвячене застосуванню нейромережевих моделей до обробки даних природної мови (Natural Language Processing – NLP).
Розглядаються основи машинного навчання з учителем на лінгвістичних даних та застосування векторних, а не символічних уявлень слів. Обговорюється також абстракція графа обчислень, яка дозволяє легко визначати та навчати довільні нейронні мережі та лежить в основі сучасних програмних нейромережевих бібліотек.
У книзі Нейромережні методи в обробці природної мови даються також оглядові відомості спеціалізованих нейромережевих архітектур, включаючи одновимірні згорткові мережі, рекурентні нейронні мережі, моделі умовної генерації та моделі з механізмом уваги.
Ці архітектури та методи – рушійна сила сучасних алгоритмів машинного перекладу, синтаксичного аналізу та багатьох інших додатків. Нарешті, обговорюються деревоподібні мережі, структурне передбачення та перспективи багатозадачного навчання.
Видання призначене студентам вузів, а також фахівцям в області машинного перекладу і нейронних мереж.
Передбачає знання теорії ймовірності, алгебри та математичного аналізу, а також базове володіння алгоритмами та структурами даних.
Теми, розглянуті у книзі «Нейросєтинні методи в обробці природної мови»
Глава 1. Вступ
Частина 1. класифікація з учителем та нейронні мережі прямого поширення
Глава 2. Основи навчання та нейронні моделі
Глава 3. Від лінійних моделей до багатошарових перцептронів.
Глава 4. Нейронні мережі прямого розповсюдження
Глава 5. Навчання нейронної мережі
Частина 2. Робота з даними природної мови
Глава 6. Ознаки для текстових даних
Глава 7. Приклади ознак у NLP
Глава 8. Від текстових ознак до вхідних даних
Глава 9. Мовне моделювання
Глава 10. Передбачені уявлення слів
Глава 11. Використання занурень слів
Глава 12. Приклад: застосування архітектури прямого поширення для виведення сенсу речень
Частина 3 Спеціалізовані архітектури
Глава 13. Детектори n-грам: згорткові нейронні мережі
Глава 14. Рекурентні нейронні мережі: послідовності та стеки
Глава 15. Конкретні архітектури рекурентних нейронних мереж
Глава 16. Моделювання за допомогою рекурентних мереж
Глава 17. Умовна генерація
Частина 4 Додаткові теми
Глава 18. Моделювання дерев за допомогою рекурсивних нейронних мереж
Розділ 19. Пророцтво структурного виходу
Глава 20. Навчання каскадне, багато задачне та з частковим залученням вчителя
Глава 21. висновок
Автор книги – Йоав Гольдберг
Автор книги – Йоав Гольдберг – професор інформатики, доктор філософії, член редакторського колективу наукового журналу Computational Linguistics. Наразі викладає в ізраїльському університеті ім. Бар-Ілана. Має великий досвід роботи з нейромережевими методами у компанії Google. Лекції Йоава Гольдберга з NLP, структурного передбачення, машинного навчання та нейромережевих моделей, акцентованих на реккурентні нейронні мережі, користуються великою популярністю у всьому світі
Рекомендуємо
Вас може зацікавити також книга « Нейронні мережі: повний курс », яку також можна купити на нашому сайті.
