000			02745nam a2200241 i 4500
001			koha000917448
006			m o
007			cr
008			200604d2019 RU s 00 0 rus
035			_akoha000917448
040			_aRU _brus _cRU _dRu-ToGu
080			_a004.89.032.26
084			_a32.813 _2rubbk
100	1		_aГольдберг, Й. _9506447
245	1	0	_aНеиросетевые методы в обработке естественного языка _hЭлектронный ресурс _cГольдберг Й.
260			_aМосква _bДМК Пресс _c2019
300			_a282 с.
520			_aЭто классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing – NLP). В первой половине книги рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается также абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек. Во второй части вводятся более специализированные нейросетевые архитектуры, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Эти архитектуры и методы – движущая сила современных алгоритмов машинного перевода, синтаксического анализа и многих других приложений. Наконец, обсуждаются древовидные сети, структурное предсказание и перспективы многозадачного обучения. Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машинного перевода и нейронных сетей.
856	4		_uhttps://e.lanbook.com/book/131704 _yЭБС Лань
856	4	1	_uhttps://e.lanbook.com/img/cover/book/131704.jpg _yЭБС Лань
910			_aЭБС Лань
999			_c917448