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1-50章
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共56章
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版权信息
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内容简介
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前言
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第1章 自然语言之道
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1.1 何谓自然语言处理
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1.2 自然语言处理为什么难——以最简单的情感分析为例
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1.3 自然语言处理的展望
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1.4 搭建环境1：安装Python
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1.5 搭建环境2：安装TensorFlow 2.1
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1.6 实战——酒店评论的情感分类
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1.7 本章小结
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第2章 Hello TensorFlow & Keras
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2.1 TensorFlow & Keras
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2.2 全连接层详解
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2.3 懒人的福音——Keras模型库
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2.4 本章小结
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第3章 深度学习的理论基础
3.1 BP神经网络简介
3.2 BP神经网络两个基础算法详解
3.3 反馈神经网络反向传播算法介绍
3.4 本章小结
第4章 卷积层与MNIST实战
4.1 卷积运算基本概念
4.2 编程实战：MNIST手写体识别
4.3 本章小结
第5章 TensorFlow Datasets和TensorBoard详解
5.1 TensorFlow Datasets简介
5.2 Datasets数据集的使用——FashionMNIST
5.3 使用Keras对FashionMNIST数据集进行处理
5.4 使用TensorBoard可视化训练过程
5.5 本章小结
第6章 从冠军开始：ResNet
6.1 ResNet基础原理与程序设计基础
6.2 ResNet实战：CIFAR100数据集分类
6.3 ResNet的兄弟——ResNeXt
6.4 本章小结
第7章 有趣的word embedding
7.1 文本数据处理
7.2 更多的word embedding方法——fastText和预训练词向量
7.3 针对文本的卷积神经网络模型简介——字符卷积
7.4 针对文本的卷积神经网络模型简介——词卷积
7.5 使用卷积对文本分类的补充内容
7.6 本章小结
第8章 实战——站在冠军肩膀上的情感分类实战
8.1 GRU与情感分类
8.2 站在巨人肩膀上的情感分类
8.3 本章小结
第9章 从0起步——自然语言处理的编码器
9.1 编码器的核心——注意力模型
9.2 编码器的实现
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