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TensorFlow知識圖譜實戰/人工智慧技術叢書

  • 作者:王曉華|責編:夏毓彥
  • 出版社:清華大學
  • ISBN:9787302591788
  • 出版日期:2021/11/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:281
人民幣:RMB 69 元      售價:
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內容大鋼
    大數據時代的到來,為人工智慧的飛速發展帶來前所未有的數據紅利。在大數據的「餵養」下,大量知識不斷湧現,如何有效地發掘這些知識呢?知識圖譜橫空出世。本書是一本講解如何使用TensorFlow 2構建知識圖譜的入門教程,引導讀者掌握基於深度學習的知識圖譜構建概念、理論和方法。
    本書分為13章:第1章從搭建環境開始,包含TensorFlow CPU版本和GPU版本的安裝,並通過一個知識圖譜的例子引導讀者開始學習;第2?4章介紹TensorFlow API的使用;第5章是Dataset API,學習使用原生API處理數據的方法:第6?8章是實戰準備部分,介紹ResNet模型、詞嵌入(word embedding)模型、情感分類;第9?10章在「注意力模型」基礎上搭建了「編碼器模型」;第11?13章搭建了知識圖譜聯合抽取模型,利用本書所學知識實戰知識圖譜的搭建過程和性能提升方案。
    本書內容詳盡、示例豐富,適合作為知識圖譜和深度學習讀者的參考書,同時也適合開設人工智慧專業的大中專院校師生閱讀,還可作為高等院校電腦及相關專業教材使用。

作者介紹
王曉華|責編:夏毓彥
    王曉華,電腦專業講師,長期講授面向對象程序設計、數據結構、Hadoop程序設計等研究生和本科生相關課程;主要研究方向為雲計算、數據挖掘。曾主持和參與多項國家和省級科研課題,獨立科研項目獲省級成果認定,發表過多篇論文,擁有一項國家專利。著有《Spark MLlib機器學習實踐》《TensorFlow深度學習應用實踐》《OpenCV+TensorFlow深度學習與電腦視覺實戰》《TensorFlow 2.0卷積神經網路實戰》《TensorFlow+Keras自然語言處理實戰》等圖書。

目錄
第1章  知識圖譜的前世今生
  1.1  何謂自然語言處理
    1.1.1  自然語言處理是門技術
    1.1.2  傳統的自然語言處理
  1.2  自然語言處理為什麼難——以最簡單的情感分析為例
    1.2.1  自然語言處理的難點
    1.2.2  自然語言處理小練習:酒店評論的情感分類
  1.3  知識圖譜到底是什麼
    1.3.1  知識圖譜的應用
    1.3.2  知識圖譜中的三元組
  1.4  搭建環境1:安裝Python
    1.4.1  Anaconda的下載與安裝
    1.4.2  PyCharm的下載與安裝
    1.4.3  Python代碼小練習:計算softmax函數
  1.5  搭建環境2:安裝TensorFlow2.X的GPU版本
    1.5.1  10/20/30系列顯卡選擇的GPU版本
    1.5.2  TensorFlow2.4  GPU版本基礎顯卡推薦和前置軟體安裝
    1.5.3  TensorFlow小練習:Hello TensorFlow
  1.6  實戰——知識圖譜的展示
    1.6.1  第一步:數據的準備
    1.6.2  第二步:數據的處理
    1.6.3  第三步:知識圖譜的展示
    1.6.4  第四步:更多的連線
    1.6.5  一個需要解決的小問題
  1.7  本章小結
第2章  TensorFlow和Keras快速入門
  2.1  Keras讓一切變簡單
    2.1.1  深度學習,始於模型
    2.1.2  使用Keras API實現鳶尾花分類的例子(順序模型)
    2.1.3  使用Keras函數式編程實現鳶尾花分類的例子(重點)
    2.1.4  使用保存的Keras模式對模型進行復用
    2.1.5  使用TensorFlow標準化編譯對iris模型進行擬合
    2.1.6  多輸入單一輸出TensorFlow編譯方法(選學)
    2.1.7  多輸入多輸出TensorFlow編譯方法(選學)
  2.2  全連接層詳解
    2.2.1  全連接層的定義與實現
    2.2.2  使用TensorFlow自帶的API實現全連接層
    2.2.3  列印顯示已設計的model結構和參數
  2.3  懶人的福音——Keras模型庫
    2.3.1  ResNet50模型和參數的載入
    2.3.2  使用ResNet作為特徵提取層建立模型
  2.4  本章小結
……
第3章  深度學習的理論基礎
第4章  卷積神經網路實戰
第5章  Datasets數據集和TensorBoard可視化
第6章  ResNet實現神經網路的飛躍
第7章  有趣的詞嵌入——word embedding
第8章  情感分類
第9章  編碼器一自然語言處理的歸宿

第10章  BERT——站在巨人肩膀上的預訓練模型
第11章  知識圖譜實戰1:多標籤文本分類
第12章  知識圖譜實戰2:命名實體識別
第13章  知識圖譜實戰3:基於聯合抽取的知識圖譜模型

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