#好書推薦##好書奇遇季#《TensorFlow+Keras自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)》。當(dāng)當(dāng)京東天貓均有發(fā)售。
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文后有本書配套源碼、數(shù)據(jù)集、開發(fā)環(huán)境的下載二維碼，可用微信掃描下載，配套內(nèi)容獲得作者授權(quán)，供個(gè)人學(xué)習(xí)使用，禁止任何形式的商用。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的核心內(nèi)容，TensorFlow是現(xiàn)在最為流行的深度學(xué)習(xí)框架之一。本書使用TensorFlow 2.1作為自然語(yǔ)言處理實(shí)現(xiàn)的基本工具，引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)的入門讀者，從搭建環(huán)境開始，逐步深入到理論、代碼、應(yīng)用實(shí)踐中去。
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本書內(nèi)容及知識(shí)體系。本書共分10章，基于TensorFlow 2.1版本的新架構(gòu)模式和框架，完整介紹TensorFlow 2.1使用方法和一些進(jìn)階教程，主要內(nèi)容包括搭建環(huán)境、TensorFlow基本和高級(jí)API的使用、MNIST手寫體分辨實(shí)戰(zhàn)、Dataset API、ResNet模型、詞嵌入（word embedding）模型的實(shí)現(xiàn)，最后給出3個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例：文本分類、基于編碼器的拼音漢字轉(zhuǎn)化模型，以及基于編碼器、解碼器的拼音漢字翻譯模型。
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第1章詳細(xì)介紹TensorFlow 2.1版本的安裝方法以及對(duì)應(yīng)的運(yùn)行環(huán)境的安裝，并且通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的例子驗(yàn)證TensorFlow 2.1的安裝效果，并將其作為貫穿全書學(xué)習(xí)的主線。在本章還介紹了TensorFlow硬件的采購(gòu)。請(qǐng)記住，一塊能夠運(yùn)行TensorFlow 2.0 GPU版本的顯卡能讓你的學(xué)習(xí)事半功倍。
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第2章是本書的重點(diǎn)，從模型的設(shè)計(jì)開始，循序漸進(jìn)地介紹TensorFlow 2.1的編程方法和步驟，包括結(jié)合Keras進(jìn)行TensorFlow 2.1模型設(shè)計(jì)的完整步驟，以及自定義層的方法。第2章的內(nèi)容看起來(lái)很簡(jiǎn)單，卻是本書的基礎(chǔ)內(nèi)容和核心精華，讀者一定要反復(fù)閱讀，認(rèn)真掌握所有內(nèi)容和代碼的編寫。
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第3章是TensorFlow 2.1的理論部分，介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)和最核心的兩個(gè)算法，作者通過(guò)圖示并結(jié)合理論公式的方式認(rèn)真詳細(xì)地介紹理論和原理并且手動(dòng)實(shí)現(xiàn)一個(gè)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去識(shí)別物體是深度學(xué)習(xí)一個(gè)經(jīng)典內(nèi)容，第4章詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、各個(gè)模型的使用和自定義內(nèi)容，借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN模型進(jìn)行MNIST數(shù)字識(shí)別。此章和第2章同為本書的重點(diǎn)內(nèi)容，能夠極大地協(xié)助讀者對(duì)TensorFlow框架的使用和程序的編寫。
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第5章是TensorFlow新版本的數(shù)據(jù)讀寫部分，詳細(xì)介紹使用TensorFlow 2.1自帶的Dataset API對(duì)數(shù)據(jù)的序列化存儲(chǔ)，并通過(guò)簡(jiǎn)單的方法使用TensorFlow Dataset對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取和調(diào)用。
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第6章介紹ResNet的基本思想和內(nèi)容。ResNet是一個(gè)具有里程碑性質(zhì)的框架，標(biāo)志著粗獷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)向著精確化和模塊化的方向轉(zhuǎn)化。ResNet本身的程序編寫非常簡(jiǎn)單，其中蘊(yùn)含的設(shè)計(jì)思想?yún)s是跨越性的。
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第7章主要介紹自然語(yǔ)言處理最基本的詞嵌入的訓(xùn)練和使用，從一個(gè)有趣的問(wèn)題引導(dǎo)讀者從文本清洗開始，到詞嵌入的計(jì)算以及利用文本的不同維度和角度對(duì)文本進(jìn)行拆分。
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第8章開始進(jìn)行了更為細(xì)化的自然語(yǔ)言處理部分，即復(fù)習(xí)本書前面章節(jié)學(xué)習(xí)和掌握的自然語(yǔ)言處理手段，練習(xí)使用不同的技巧實(shí)戰(zhàn)前面部分的文本分類，扎扎實(shí)實(shí)地解決一個(gè)事實(shí)中存在的問(wèn)題。
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第9、10章向讀者展示目前自然語(yǔ)言處理研究的最先進(jìn)手段，即利用編碼器和解碼器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本書分別使用編碼器模型和解碼器模型去解決一個(gè)實(shí)際問(wèn)題，并通過(guò)對(duì)其細(xì)節(jié)的不同做出對(duì)比，向讀者更加完整詳細(xì)地介紹編碼器與解碼器的應(yīng)用場(chǎng)景和不同，為后續(xù)的學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。這也是自然語(yǔ)言處理研究的方向。
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本書內(nèi)容詳盡、示例豐富，是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)讀者必備的參考書，非常適合開設(shè)人工智能相關(guān)專業(yè)的大中專院校師生閱讀，也可作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)教材使用。
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本書配套的示例源碼、數(shù)據(jù)集、開發(fā)環(huán)境，請(qǐng)用微信掃描清華網(wǎng)盤二維碼獲取。
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