ゼロから作るＤｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　２「自然言語処理編」

コンピュータの専門書として異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るＤｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ』の続編。自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑む。ｗｏｒｄ２ｖｅｃやＲＮＮ（リカレントニューラルネットワーク）、ＬＳＴＭやＧＲＵ、ｓｅｑ２ｓｅｑやＡｔｔｅｎｔｉｏｎ…ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスター。

大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くＤｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇに迫る！
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るＤｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ』の続編。第二弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。ｗｏｒｄ２ｖｅｃやＲＮＮ（リカレントニューラルネットワーク）、ＬＳＴＭやＧＲＵ、ｓｅｑ２ｓｅｑやＡｔｔｅｎｔｉｏｎ……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、平坦な言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る！

目次

１章　ニューラルネットワークの復習
２章　自然言語と単語の分散表現
３章　ｗｏｒｄ２ｖｅｃ
４章　ｗｏｒｄ２ｖｅｃの高速化
５章　リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）
６章　ゲート付きＲＮＮ
７章　ＲＮＮによる文章生成
８章　Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ
付録Ａ　ｓｉｇｍｏｉｄ関数とｔａｎｈ関数の微分
付録Ｂ　ＷｏｒｄＮｅｔを動かす
付録Ｃ　ＧＲＵ

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