深度学习进阶：自然语言处理

《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。

这是一本深度探讨深度学习在自然语言处理领域应用的专业书籍。这本书围绕自然语言处理和时序数据处理，详细介绍了深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。书中不仅包含了理论阐述，还包含了大量的示意图和Python代码，帮助读者更深入地理解深度学习中的重要技术。 在书中，作者详细讲解了神经网络的推理全貌图，揭示了神经网络如何将输入数据通过一系列的变换，最终得到输出数据的过程。同时，作者也深入探讨了神经网络的学习任务，包括正向传播和反向传播，以及如何使用梯度下降算法等优化方法来降低损失。此外，作者还详细介绍了神经网络的实现，包括权重和偏置的初始化、矩阵乘法以及误差反向传播法。 在自然语言处理领域，单词的分布式表示是一个基础而重要的概念。书中详细讲解了基于计数的方法和基于同义词词典的方法，以及如何通过训练得到单词的分布式表示。此外，作者还介绍了CBOW模型的原理和处理大规模语料库的问题，以及word2vec的迁移学习能力。 在时序数据处理方面，书中详细介绍了RNN的引入和结构，以及如何解决RNN在处理长序列时出现的梯度消失问题