[BOOKデータベースより]
第1章 自然言語処理と深層学習(自然言語処理の歴史;深層学習とは;自然言語処理における深層学習)
第2章 テキスト処理による自然言語処理(自然言語文のテキスト処理;単語2‐gramによる文生成)
第3章 自然言語文解析への深層学習の適用(CNNによる文の分類;準備1 畳み込み演算とプーリング処理;準備2 全結合型ニューラルネット;畳み込みニューラルネットの実装)
第4章 文生成と深層学習(リカレントニューラルネットによる文生成;RNNの実装;RNNによる文生成)
付録(行の繰り返し回数を行頭に追加するプログラム uniqc.c;行頭の数値により行を整列するプログラム sortn.c;全結合型ニューラルネットのプログラム bp.c)
人工知能研究における自然言語処理分野でよく用いられる機械学習の理論をわかりやすく解説し、深層学習とは何かを示す。豊富な実装例や演習問題を通して、自然言語処理の理論と実践をバランスよく学べるように紹介。
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