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深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow 2实践
《深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow2实践》以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体,详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和讲解,帮助读者深入掌握相关知识技能。《深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow2实践》共12章,不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等基础知识,还囊括了注意力机制、序列到序列问题
基础知识
21.9万字
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