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Python深層学習による自然言語処理の評価
データ更新日:2020-09-13

Python分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位25
総合点3
Qiitaの記事での点数2
twitterでの点数1

基本情報

内容応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。「実装上の工夫」など実践的な内容が充実!
目次第1章 自然言語処理のアプローチ 伝統的な自然言語処理/深層学習への期待/テキストデータの特徴/他分野への広がり 第2章 ニューラルネットの基礎 教師あり学習/順伝播型ニューラルネット/活性化関数/勾配法/誤差逆伝播法/再帰ニューラルネット/ゲート付再帰ニューラルネット/木構造再帰ニューラルネット/畳み込みニューラルネット 第3章 言語処理における深層学習の基礎 準備:記号の世界とベクトルの世界の橋渡し/言語モデル/分散表現/系列変換モデル 第4章 言語処理特有の深層学習の発展 注意機構/記憶ネットワーク/出力層の高速化 第5章 応用 機械翻訳/文書要約/対話/質問応答 第6章 汎化性能を向上させる技術 汎化誤差の分解/推定誤差低減に効く手法/最適化誤差低減に効く手法/超パラメータ選択 第7章 実装 GPUとGPGPU/RNNにおけるミニバッチ化/無作為抽出/メモリ使用量の削減/誤差逆伝播法の実装 第8章 おわりに
著者坪井祐太, 海野裕也, 鈴木潤
出版日2017-05
ページ数229
出版社講談社サイエンティフィク

Google検索結果上位で紹介されているページ数

本を紹介しているページの順位ページ総数
61
※ぬこぷろでは様々な検索キーワードで計測しています。

本を紹介しているQiitaの記事

記事名いいね数
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版)1300

この本に関するツイートの直近データ

お気に入り総数3
リツイート総数0
※ぬこぷろでは本に関する直近のツイートを1つ1つ分析して、お気に入りやリツイートの総数を算出しています。

他の分野での評価

Linux」での評価

順位17
総合点2
Googleの検索結果での点数1
twitterでの点数1

AI」での評価

順位15
総合点6
Qiitaの記事での点数5
twitterでの点数1