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深入淺出Embedding(原理解析與應用實踐)/智能系統與技術叢書

  • 作者：吳茂貴//王紅星|責編:韓蕊//李藝
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111680642
  • 出版日期：2021/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：308
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本系統、全面、理論與實踐相結合的Embedding技術指南，由資深的AI技術專家和高級數據科學家撰寫，得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智慧領域的領軍人物的一致好評和推薦。
    在內容方面，本書理論與實操兼顧，一方面系統講解了Embedding的基礎、技術、原理、方法和性能優化，一方面詳細列舉和分析了Embedding在機器學習性能提升、中英文翻譯、推薦系統等6個重要場景的應用實踐；在寫作方式上，秉承複雜問題簡單化的原則，盡量避免複雜的數學公式，盡量採用可視化的表達方式，旨在降低本書的學習門檻，讓讀者能看得完、學得會。
    全書一共16章，分為兩個部分。
    第1部分(第1?9章)Embedding理論知識主要講解Embedding的基礎知識、原理以及如何讓Embedding落地的相關技術，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN演算法、RNN演算法、遷移學習方法等，重點介紹了Transformer和基於它的GPT、BERT預訓練模型及BERT的多種改進版本等。
    第二部分(第10?16章)Embedding應用實例通過6個實例介紹了Embedding及相關技術的實際應用，包括如何使用Embedding提升傳統機器學習性，如何把Embedding技術應用到推薦系統中，如何使用Embedding技術提升NLP模型的性能等。
作者介紹
吳茂貴//王紅星|責編:韓蕊//李藝
目錄
前言
第一部分  Embedding基礎知識
第1章  萬物皆可嵌入
  1.1  處理序列問題的一般步驟
  1.2  Word Embedding
    1.2.1  word2vec之前
    1.2.2  CBOW模型
    1.2.3  Skip-Gram模型
    1.2.4  可視化Skip-Gram模型實現過程
    1.2.5  Hierarchical Softmax優化
    1.2.6  Negative Sampling優化
  1.3  Item Embedding
    1.3.1  微軟推薦系統使用Item Embedding
    1.3.2  Airbnb推薦系統使用Item Embedding
  1.4  用Embedding處理分類特徵
  1.5  Graph Embedding
    1.5.1  DeepWalk方法
    1.5.2  LINE方法
    1.5.3  node2vec方法
    1.5.4  Graph Embedding在阿里的應用
    1.5.5  知識圖譜助力推薦系統實例
  1.6  Contextual Word Embedding
    1.6.1  多種預訓練模型概述
    1.6.2  多種預訓練模型的發展脈絡
    1.6.3  各種預訓練模型的優缺點
    1.6.4  常用預訓練模型
    1.6.5  Transformer的應用
  1.7  使用W0rd Embedding實現中文自動摘要
    1.7.1  背景說明
    1.7.2  預處理中文語料庫
    1.7.3  生成詞向量
    1.7.4  把文檔的詞轉換為詞向量
    1.7.5  生成各主題的關鍵詞
    1.7.6  查看運行結果
  1.8  小結
第2章  獲取Embedding的方法
  2.1  使用PyTorch的Embedding Layer
    2.1.1  語法格式
    2.1.2  簡單實例
    2.1.3  初始化
  2.2  使用TensorFlow 2.0的Embedding Layer
    2.2.1  語法格式
    2.2.2  簡單實例
……
第二部分  Embedding應用實例


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