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ゼロから作るdeep learning 自然言語処理編

【中古】ゼロから作るDeep Learning(2) 自然言語処理編／斎藤康毅(著者)

ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編 / 斎藤康毅【本】

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出荷目安の詳細はこちら内容詳細コンピュータの専門書として異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep　Learning』の続編。自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑む。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention…ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスター。目次&nbsp;:&nbsp;1章　ニューラルネットワークの復習/ 2章　自然言語と単語の分散表現/ 3章　word2vec/ 4章　word2vecの高速化/ 5章　リカレントニューラルネットワーク（RNN）/ 6章　ゲート付きRNN/ 7章　RNNによる文章生成/ 8章　Attention/ 付録A　sigmoid関数とtanh関数の微分/ 付録B　WordNetを動かす/ 付録C　GRU

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斎藤康毅(著者)販売会社/発売会社：オライリー・ジャパン発売年月日：2018/07/21JAN：9784873118369

ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編 [ 斎藤康毅 ]

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自然言語処理編斎藤康毅オライリー・ジャパンゼロカラツクルディープラーニングツーサイトウコウキ発行年月：2018年07月20日予約締切日：2018年03月01日ページ数：448p サイズ：単行本 ISBN：9784873118369 斎藤康毅（サイトウコウキ） 1984年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1章　ニューラルネットワークの復習／2章　自然言語と単語の分散表現／3章　word2vec／4章　word2vecの高速化／5章　リカレントニューラルネットワーク（RNN）／6章　ゲート付きRNN／7章　RNNによる文章生成／8章　Attention／付録A　sigmoid関数とtanh関数の微分／付録B　WordNetを動かす／付録C　GRU コンピュータの専門書として異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep　Learning』の続編。自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑む。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention…ディープラーニングを支えるこれら最...

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