《深度序列模型與自然語言處理:基於TensorFlow2實踐》以自然語言和語音信號處理兩大應用領域為載體,詳細介紹深度學習中的各種常用序列模型。 在講述理論知識的同時輔以代碼實現和講解,幫助讀者深入掌握相關知識技能。 《深度序列模型與自然語言處理:基於TensorFlow2實踐》共12章,不僅涵蓋了詞向量、循環神經網絡、卷積神經網絡、Transformer 等基礎知識,還囊括 了注意力機制、序列到序列問題等高級專題,同時還包含其他書籍中較少涉及的預訓練語言模型、生成 對抗網絡、強化學習、流模型等前沿內容,以拓寬讀者視野。 《深度序列模型與自然語言處理:基於TensorFlow2實踐》既適合互聯網公司算法工程師等群體閱讀,又可以作為本科高年級或研究生級別的自然語言處 理和深度學習課程的參考教材。