توضیحات
This textbook explains Deep Learning Architecture, with applications to various NLP Tasks, including Document Classification, Machine Translation, Language Modeling, and Speech Recognition. With the widespread adoption of deep learning, natural language processing (NLP),and speech applications in many areas (including Finance, Healthcare, and Government) there is a growing need for one comprehensive resource that maps deep learning techniques to NLP and speech and provides insights into using the tools and libraries for real-world applications.Deep Learning for NLP and Speech Recognitionexplains recent deep learning methods applicable to NLP and speech, provides state-of-the-art approaches, and offers real-world case studies with code to provide hands-on experience.Many books focus on deep learning theory or deep learning for NLP-specific tasks while others are cookbooks for tools and libraries, but the constant flux of new algorithms, tools, frameworks, and libraries in a rapidly evolving landscape means that there are few available texts that offer the material in this book.The book is organized into three parts, aligning to different groups of readers and their expertise. The three parts are:Machine Learning, NLP, and Speech IntroductionThe first part hasthree chaptersthat introduce readers to the fields of NLP, speech recognition, deep learning and machine learning with basic theory and hands-on case studies using Python-based tools and libraries.Deep Learning BasicsThefive chaptersin the second part introduce deep learning and various topics that are crucial for speech and text processing, including word embeddings, convolutional neural networks, recurrent neural networks and speech recognition basics. Theory, practical tips, state-of-the-art methods, experimentations and analysis in using the methods discussed in theory on real-world tasks.Advanced Deep Learning Techniques for Text and SpeechThe third part hasfive chaptersthat discuss the latest and cutting-edge research in the areas of deep learning that intersect with NLP and speech. Topics including attention mechanisms, memory augmented networks, transfer learning, multi-task learning, domain adaptation, reinforcement learning, and end-to-end deep learning for speech recognition are covered using case studies.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این کتاب درسی معماری یادگیری عمیق را با کاربردهایی برای وظایف مختلف NLP از جمله طبقهبندی اسناد، ترجمه ماشینی، مدلسازی زبان و تشخیص گفتار توضیح میدهد. با پذیرش گسترده یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای گفتار در بسیاری از زمینه ها (از جمله امور مالی، بهداشت و درمان، و دولت) نیاز روزافزونی به یک منبع جامع وجود دارد که تکنیک های یادگیری عمیق را به NLP و گفتار ترسیم کند و ارائه دهد. بینش استفاده از ابزارها و کتابخانهها برای کاربردهای دنیای واقعی. یادگیری عمیق برای NLP و تشخیص گفتار روشهای یادگیری عمیق اخیر قابل استفاده در NLP و گفتار را توضیح میدهد، رویکردهای پیشرفتهای را ارائه میدهد، و مطالعات موردی در دنیای واقعی را با کد ارائه میکند. بسیاری از کتابها بر تئوری یادگیری عمیق یا یادگیری عمیق برای وظایف خاص NLP تمرکز میکنند، در حالی که بقیه کتابهای آشپزی برای ابزارها و کتابخانهها هستند، اما جریان دائمی الگوریتمها، ابزارها، چارچوبها و کتابخانههای جدید در یک چشمانداز بهسرعت در حال تکامل به این معناست. این کتاب در سه بخش تنظیم شده است که با گروه های مختلف خوانندگان و تخصص آنها هماهنگ است. سه بخش عبارتند از: یادگیری ماشین، NLP و مقدمه گفتار بخش اول دارای سه فصل است که خوانندگان را با زمینه های NLP، تشخیص گفتار، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین با تئوری پایه و مطالعات موردی عملی با استفاده از ابزارها و کتابخانه های مبتنی بر پایتون آشنا می کند. مبانی یادگیری عمیق پنج فصل در قسمت دوم، یادگیری عمیق و موضوعات مختلفی را معرفی می کند که برای پردازش گفتار و متن بسیار مهم هستند، از جمله جاسازی کلمات، شبکه های عصبی کانولوشنال، شبکه های عصبی تکراری و مبانی تشخیص گفتار. تئوری، نکات عملی، روشهای پیشرفته، آزمایشها و تجزیه و تحلیل در استفاده از روشهای مطرح شده در تئوری بر روی وظایف دنیای واقعی در زمینه های یادگیری عمیق که با NLP و گفتار تلاقی می کنند. موضوعاتی از جمله مکانیسمهای توجه، شبکههای تقویتشده حافظه، یادگیری انتقالی، یادگیری چندکاره، تطبیق دامنه، یادگیری تقویتی، و یادگیری عمیق پایان به انتها برای تشخیص گفتار با استفاده از مطالعات موردی پوشش داده میشوند.
tag : دانلود کتاب یادگیری عمیق برای NLP و تشخیص گفتار , Download یادگیری عمیق برای NLP و تشخیص گفتار , دانلود یادگیری عمیق برای NLP و تشخیص گفتار , Download Deep learning for NLP and speech recognition Book , یادگیری عمیق برای NLP و تشخیص گفتار دانلود , buy یادگیری عمیق برای NLP و تشخیص گفتار , خرید کتاب یادگیری عمیق برای NLP و تشخیص گفتار , دانلود کتاب Deep learning for NLP and speech recognition , کتاب Deep learning for NLP and speech recognition , دانلود Deep learning for NLP and speech recognition , خرید Deep learning for NLP and speech recognition , خرید کتاب Deep learning for NLP and speech recognition ,

نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.