作品简介
本书首先介绍NLP和TensorFlow基础知识，然后介绍如何使用Word2vec（包括高级扩展）创建单词嵌入，将单词序列转换为可由深度学习算法访问的向量。关于经典深度学习算法的章节，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），展示了句子分类和语言生成等重要的NLP任务。此外还介绍如何将高性能的RNN模型，如长短期记忆（long short memory， LSTM）单元应用于NLP任务，你还将探索神经机器翻译并实现一个神经机器翻译器。
图珊·加内格达拉（Thushan Ganegedara），目前是澳大利亚悉尼大学第三年的博士生。他专注于机器学习和深度学习。他喜欢在未经测试的数据上运行算法。他还是澳大利亚初创公司AssessThreat的首席数据科学家。他在斯里兰卡莫拉图瓦大学获得了理学士学位。他经常撰写有关机器学习的技术文章和教程。此外，他经常通过游泳来努力营造健康的生活方式。