9783031010378 - neural network methods for natural language processing (synthesis lectures on human language technologies) de goldberg, yoav (19 resultados)
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Editorial: Springer 2017
Serie: Synthesis Lectures on Human Language Technologies, Libro 4 de 11. Libro 4 de 11 - Synthesis Lectures on Human Language Technologies
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Editorial: Springer 2017
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Editorial: Springer 2017
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Paperback. Condición: New. 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.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2017-04 2017
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Editorial: Springer 2017
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Editorial: Springer 2017
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Editorial: Springer 2017
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Taschenbuch. Condición: 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 a…nd 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.
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Editorial: Springer International Publishing 2017
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neural Network Methods for Natural Language Processing | Yoav Goldberg | Taschenbuch | ccxcii | Englisch | 2017 | Springer International Publishing | EAN 9783031010378 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]…com | Anbieter: preigu.
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Paperback. Condición: New. 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.
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Editorial: Springer 2017
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Editorial: Springer International Publishing Apr 2017 2017
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 ma…chine 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. 312 pp. Englisch.
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Editorial: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer 2017
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 o…f supervised machine learning and fee.
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Editorial: Springer International Publishing, Springer International Publishing Apr 2017 2017
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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 machin…e 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.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 312 pp. Englisch.
