Python自然语言处理实战核心技术与算法，Python自然语言处理，PyTorch深度学习实战【下载】

PyTorch是一个基于Python的深度学习平台,该平台简单易用上手快,从计算机视觉.自然语言处理再到强化学习,PyTorch的功能强大,支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP,用于概率图模型的Pyro,扩展了PyTorch的功能.通过学习<深度学习入门之PyTorch>,可以从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型.学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归.深度

下载:https://pan.baidu.com/s/1ewm1x3UeMe283PQVbDVIoA 更多资料分享:https://www.cnblogs.com/javapythonstudy/ <深度学习之Pytorch(廖星宇著)>PDF,232页,带书签,文字可以复制粘贴.<PyTorch深度学习实战(侯宜军 著)>PDF,121页,带书签,文字可以复制粘贴.配套源代码. 如图: 原文地址:https://www.cnblogs.com/javapythonstudy/p/

自然语言处理是人工智能领域的一个重要的研究方向,是计算机科学与语言学的交叉学科.随着互联网的快速发展,网络文本尤其是用户生成的文本呈爆炸性增长,为自然语言处理带来了巨大的应用需求.但是由于自然语言具有歧义性.动态性和非规范性,同时语言理解通常需要丰富的知识和一定的推理能力,为自然语言处理带来了极大的挑战. 近年来快速发展的深度学习技术为解决自然语言处理问题的解决提供了一种可能的思路,已成为有效推动自然语言处理技术发展的变革力量. 推荐将深度学习理论运用至NLP中的资料<基于深度学习的自然语言处理

<深入浅出Python机器学习>PDF,280页,带书签目录,文字可以复制:配套源代码. 作者:段小手 下载: https://pan.baidu.com/s/1XUs-94n0qKR1F9rS8KNLHw 提取码: dv74 <深入浅出Python机器学习>内容涵盖了有监督学习.无监督学习.模型优化.自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识,从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性. <深入浅出Python机器学习>采用由浅入深.循序渐进的讲授方式,完全遵循和尊重

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和

网盘下载地址:Python深度学习 PDF下载 – 易分享电子书PDF资源网 作者: [美] 弗朗索瓦•肖莱 出版社: 人民邮电出版社 原作名: Deep Learning with Python 译者: 张亮 出版年: 2018-8 页数: 320 定价: 119.00元 装帧: 平装 内容简介 · · · · · · 软件乃是人类自以为最有把握,实则最难掌控的技术.本书作者罗森伯格对OSAF主持的Chandler项目进行田野调查,跟踪经年,试图借由Chandler的开发过程揭示软件开发中的一

作为一款轻量级.模块化的开源深度学习框架, Keras 以容易上子.利于快速原型实现.能够与TensorFlow 和Theano 等后端计算平台很好兼容等优点, 深受众多开发人 员和研究人员的喜爱. <Keras深度学习实战>结合大量实例,简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术 .从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络,从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络,从词嵌入到AI 游戏应用中的强化学习,引领一层一层揭开深度学习的面纱, 并在逐渐清晰的理论框架下,

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/415 置顶:来自一名75后老程序员的武林秘籍--必读(博主推荐) 来,先呈上武林秘籍链接:http://blog.gqylpy.com/gqy/401/ 你好,我是一名极客!一个 75 后的老工程师! 我将花两分钟,表述清楚我让你读这段文字的目的! 如果你看过武侠小说,你可以把这个经历理解为,你失足落入一个山洞遇到了一位垂暮的老者!而这位老者打算传你一套武功秘籍! 没错,我就是这个老者! 干研发 20 多年了!我也年轻过,奋斗过!我

将深度学习技术应用于图像处理,推荐阅读<深度学习技术图像处理入门>,基于理论讲解,由浅入深地引出若干个经典案例,讲解当前深度神经网络在图像处理领域的应用.提供了基于云GPU容器(Docker)的完整在线开发环境,方便初学者直接学习核心代码. <深度学习技术图像处理入门>以通俗易懂的语言简要讲解机器学习的核心概念,通过比较传统机器学习和深度神经网络的区别,引入深度神经网络的应用领域,将一个完整的深度神经网络的复杂结构拆成输入处理.模型元件以及模型优化三个子块,并详细说明如何将深度神经