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基于深度学习的自然语言处理

一本基于深度学习的自然语言处理的基础知识大全。

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深度学习自然语言处理实战

开课吧组编张楠苏南王贵阳等编著
近年来，基于深度学习方法的自然语言处理（NLP）已逐渐成为主流。本书共8章，主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术，包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT，还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例，并收录了基于PyTorch深度学

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自然语言处理迁移学习实战

[加纳] 保罗·阿祖雷
一本书带你读懂ChatGPT背后的技术，掌握NLP迁移学习的奥秘。

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深度学习与医学图像处理

陈峰蔚编著
一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。

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Python深度学习实战——基于Pytorch

主编
本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth

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自然语言处理实战：利用Python理解、分析和生成文本

[美]霍布森·莱恩
实战自然语言处理及深度学习，涵盖基础知识与实际应用。

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深度学习经典案例解析（基于MATLAB）

赵小川
《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用，以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现，内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现，并对代码进行了详细注解，读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》

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基于互联网教育环境的深度学习

吴颖惠
互联网与深度学习结合，探讨教学策略及方法。

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深度学习

[美]伊恩·古德费洛
深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。

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深度学习

徐立芳
本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章，分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等，并提供了应用实例。

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自然语言处理技术与应用

主编
本书基于Python编程语言，以实战为导向，主要介绍中文自然语言处理的各种理论、方法及应用案例，帮助读者快速熟悉理论知识，理解相关技术原理，为读者选择自然语言处理相关的研究方向或从业领域提供参考。全书共分为三个部分：第一部分（第1～3章）是“基础篇”，侧重介绍自然语言处理的基础知识，并在相应的知识板块中设置实验案例；第二部分（第4～12章）是“技术篇”，主要讲解自然语言处理核心技术的原理及实现方法

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Python 深度学习

吕云翔刘卓然关捷雄等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信

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JavaScript深度学习

尼尔森
深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，前端工程师不可错过的AI入门书。

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自然语言处理与Java语言实现

罗刚
本书介绍了自然语言处理的原理与Java编程语言的技术实现，主要包括多种语言的文本处理、分布式算法与代码实现、自然语言处理相关系统构建等内容。

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深度学习：基于Python语言和TensorFlow平台（视频讲解版）

谢琼
本书基于使用Python语言的TensorFlow深度学习框架进行讲解，帮助你快速入门。

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深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹

言有三
本书内容涉及摄影学、计算机视觉、深度学习3个领域，系统地介绍了计算机视觉在图像质量和摄影学各个领域的核心算法和应用，包括传统的图像处理算法和深度学习核心算法。本书理论知识体系完备，同时提供大量实例，供读者实战演练。本书融合摄影学和计算机视觉的内容，覆盖面非常广。第1章简单介绍摄影的历史、摄影与图像的基本概念和摄影中的许多基本技巧。从第2章开始，本书对摄影学中图像处理算法的各个重要方向进行介绍，包括

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Python自然语言处理入门与实战

主编
本书以自然语言处理常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍自然语言处理中的关键内容。全书共8章，内容包括自然语言处理概述、文本数据爬取、文本基础处理、文本进阶处理、天问一号事件中的B站网民情感分析、新闻文本分类、基于浏览记录的个性化新闻推荐以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现新闻文本分类。本书大部分章节包含了课后习题，其中前4章设置了选择题，后4章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，帮助

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PyTorch自然语言处理入门与实战

孙小文
一本兼顾理论基础和工程实践的入门级教程。

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Python中文自然语言处理基础与实战

张良均
本书共12章，内容包括：语料库、正则表达式、中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取、文本向量化、文本分类与文本聚类、文本情感分析、NLP中的深度学习技术等。

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PyTorch深度学习实战

[美]伊莱·史蒂文斯（Eli,Stevens），[意]卢卡·安蒂加（Luca Antiga），等
1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力：a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法；b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器；c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题；d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐！5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。