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ゼロから作るDeep Learning 2

自然言語処理編

出版社名 オライリー・ジャパン
出版年月 2018年7月
ISBNコード 978-4-87311-836-9
4-87311-836-0
税込価格 3,960円
頁数・縦 412P 21cm
シリーズ名 ゼロから作るDeep Learning

商品内容

要旨

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

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

著者紹介

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)