自然语言处理与深度学习 通过C语言模拟pdf电子书版本下载

点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
种子下载[BT下载速度快] 温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页 直链下载[便捷但速度慢]   [在线试读本书]   [在线获取解压码]

自然语言处理与深度学习 通过C语言模拟PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 自然语言处理与深度学习 1

1.1自然语言处理 1

1.1.1什么是自然语言处理 1

1.1.2自然语言处理基础 4

1.2深度学习 13

1.2.1人工智能与机器学习 13

1.2.2神经网络 16

1.2.3卷积神经网络和自编码器 22

1.3与自然语言处理相关的深度学习 27

1.3.1自然语言处理与神经网络、深度学习 27

1.3.2用神经网络来表达单词意义 29

1.3.3深度学习应用于自然语言处理 31

第2章 基于文本处理的自然语言处理 32

2.1自然语言文本的文本处理 32

2.1.1文字处理 32

2.1.2单词处理 45

2.1.3 1-of-N表示的处理 54

2.2基于单词2-gram的文本生成 68

第3章 深度学习应用于自然语言文本分析 77

3.1基于CNN的文本分类 77

3.2准备1：卷积运算和池化处理 81

3.2.1卷积运算 81

3.2.2池化处理 90

3.3准备2：全连接型神经网络 96

3.3.1基于层次结构的全连接型神经网络的构造及学习方法 96

3.3.2全连接型神经网络的实现 99

3.4卷积神经网络的实现 102

3.4.1卷积神经网络的结构 102

3.4.2由卷积神经网络学习1-of-N表示数据 103

3.4.3基于CNN的单词序列评估 118

第4章 文本生成与深度学习 133

4.1基于循环神经网络的文本生成 133

4.1.1神经网络和文本生成 133

4.1.2循环神经网络 136

4.2 RNN的实现 139

4.2.1 RNN程序的设计 139

4.2.2 RNN程序的实现 141

4.3基于RNN的文本生成 154

4.3.1基于RNN的文本生成框架 154

4.3.2文本生成实验的实例 160

附录A将行的重复次数添加到行首的程序uniqc.c 167

附录B按照行首的数值对行进行排序的程序sortn.c 169

附录C全连接型神经网络的程序bp.c 171

参考文献 178