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Neural Network Methods in Natural Language Processing (Synthesis Lectures on Human Language Technologies)
Buch 4 von 11: Synthesis Lectures on Human Language TechnologiesSprache: Englisch
Verlag: Morgan & Claypool Publishers, 2017
ISBN 10: 1627052984 ISBN 13: 9781627052986
Anbieter: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: Good. Item in good condition. Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Neural Network Methods for Natural Language Processing (Synthesis Lectures on Human Language Technologies)
Buch 4 von 11: Synthesis Lectures on Human Language TechnologiesSprache: Englisch
Verlag: Morgan & Claypool Publishers 30/04/2017, 2017
ISBN 10: 1627052984 ISBN 13: 9781627052986
Anbieter: Bahamut Media, Reading, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Neural Network Methods for Natural Language Processing (Synthesis Lectures on Human Language Technologies)
Buch 4 von 11: Synthesis Lectures on Human Language TechnologiesAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 309 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Neural Network Methods for Natural Language Processing
Buch 4 von 11: Synthesis Lectures on Human Language TechnologiesSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2017
ISBN 10: 303101037X ISBN 13: 9783031010378
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Neural networks are a family of powerful machine learning models. This book focuses on the application of neural network models to natural language data. The first half of the book (Parts I and II) covers the basics of supervised machine learning and feed-forward neural networks, the basics of working with machine learning over language data, and the use of vector-based rather than symbolic representations for words. It also covers the computation-graph abstraction, which allows to easily define and train arbitrary neural networks, and is the basis behind the design of contemporary neural network software libraries.The second part of the book (Parts III and IV) introduces more specialized neural network architectures, including 1D convolutional neural networks, recurrent neural networks, conditioned-generation models, and attention-based models. These architectures and techniques are the driving force behind state-of-the-art algorithms for machine translation, syntactic parsing, and many other applications. Finally, we also discuss tree-shaped networks, structured prediction, and the prospects of multi-task learning.
