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本期博主给大家推荐一本深度学习的好书，对Python深度学习感兴趣的小伙伴快来看看吧！
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《深度序列模型与自然语言处理 基于TensorFlow2实践》
直达链接：《深度序列模型与自然语言处理 基于TensorFlow2实践》
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《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》旨在帮助读者掌握深度学习和自然语言处理的基本原理和实际运用，讲述了最新的研究成果，以及人们最感兴趣的深度学习生成自然语言等热门领域。此外，《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》提供了基于深度学习框架TensorFlow的实际编程示例，使理论与实践相辅相成。
内容简介
本书以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体，详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和 讲解，帮助读者深入掌握相关知识技能。
本书共12章，不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等 基础知识，还 囊括了注意力机制、序列到序列问题等 专题，同时还包含其他书籍中较少涉及的预训练语言模型、生成对抗网络、强化学习、流模型 等前沿内容，以拓宽读者视野。
本书既适合互联网公司算法I程师等群体阅读，又可以作为本科高年级或研究生级别的自然语言处理和深 度学习课程的参考教材。
作者简介
阮翀，北京大学计算语言学研究所硕士，在国内外多个会议和期刊上发表过多篇自然语言处理相关论文。曾负责网易有道离线神经网络机器翻译模块和Kikatech印度输入法引擎算法研发工作，并撰写相关专利。在知乎平台上回答深度学习和自然语言处理相关问题，多个回答获得编辑推荐，受到上万粉丝关注。
前 言
2018年3月，出版社编辑在知乎上私信我，邀请我撰写一部技术开发方面的书籍。我本
人确实是一个喜欢分享的人，也曾在网上写过不少博客和文章，但还从来没有想到过有一天我会出书。关于我所研究的领域—自然语言处理和机器学习—市面上已经有了无数经典教材，我实在想不到有什么必要再写一本相同题材的书籍。
然而，自然语言处理技术的发展一日千里，BERT和GPT等模型相继出世，自然语言处理的范式也从设计专一任务的模型逐渐转变为使用单一的大模型解决各种下游任务。再想到自己以前初学自然语言处理时翻遍Stack Overflow和GitHub才最终找到答案的那些困惑，我终于找到了编写本书的理由：
· 这是一本偏重实践细节的书。循环神经网络的输入到底是什么格式？状态和输出的区
别是什么？各条样本长度不一时怎么处理？双向循环神经网络里，前向和后向的信息
是怎么流通和融合的？这些我在初学时花了很久才搞明白、后来也在网络上给无数人
解答过的问题，本书中都会讲到。本书既会讲解使用TensorFlow 2 实现经典模型的技
巧和最佳实践，也会谈论TensorFlow 库代码的设计。在读完本书后，相信读者能够
得心应手地实现绝大部分自然语言处理领域的深度学习模型。
· 这是一本展现领域全貌的书。深度学习这个领域发展得太快，想在一本书里包罗万象
几乎是不可能的。尽管如此，本书仍然试图囊括绝大多数知识点，尽量拓展读者的视
野。循环神经网络和 Transformer 这样的主流模型自然是重中之重，然而生成对抗网
络这样尚不成熟的模型，或是递归神经网络这样已经有些过气的模型本书也有涉猎。
本书内容以自然语言处理领域的模型为主，但也包含少量其他领域或交叉领域（如语
音识别等）的模型。
本书的目录是按照模型结构进行组织的。第1章简要介绍自然语言处理和深度学习的历史；第2章主要介绍Word2vec词向量学习算法；第3~5章详细讲解循环神经网络的方方面面；从第6章开始本书进入一些高级专题，其中第6章介绍序列到序列问题的三种解决方案，第7章引入常用的注意力机制，第8章则介绍递归神经网络乃至图神经网络的相关拓展，第9章介绍卷积神经网络和WaveNet，这一章相对独立，第10章铺垫介绍Transformer模型的基础知识，第11章涉及当下最流行的预训练语言模型BERT和GPT，第12章介绍一些不算特别主流但有益于拓宽读者视野的知识，例如生成对抗网络、强化学习和流模型等。需要提醒的是，本书不是一本让初学者了解机器学习或者自然语言处理的书籍。本书假定读者已经对神经网络和自然语言处理有了一定的了解，只不过想要进一步学习代码实践细节或是拓宽自己的知识面。
本书的目标读者为自然语言处理相关专业的学生或者算法研究人员。读者既可以按顺序从前到后阅读，也可以挑选自己感兴趣的部分重点阅读。每一章都给出了大量参考文献，为读者进一步学习相关知识提供了方向。
本书提供的PPT与源代码可通过扫描下面二维码获取：
PPT 源代码
如果下载有问题，请发送电子邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow 2实践”。
感谢我的妻子和其他家人一直以来对我的包容、理解和支持。感谢所有在本书写作和出版过程中给予帮助的人们。
由于笔者水平有限，书中难免存在疏漏之处，欢迎各位读者和同仁批评指正。笔者愿积极与读者交流、共同探讨，让真理越辩越明。
笔 者
2023年2月
推荐理由
《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》是一本不可多得的深度学习与自然语言处理结合的实战指南。首先，该书以当下广泛应用且功能强大的开源框架TensorFlow 2为基础，通过详尽的理论讲解和丰富的实例代码，为读者构建了一条从基础到进阶，深入理解并掌握深度序列模型在NLP领域应用的清晰路径。
本书的一大亮点在于深度序列模型的全面剖析，涵盖了从基础的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）到更先进的Transformer、BERT等模型，并配以实际应用场景案例，使读者能够直观理解这些模型在解决语义分析、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务中的强大威力。
此外，作者注重理论联系实际，不仅介绍了如何使用TensorFlow 2搭建各类深度序列模型，还强调了模型优化、超参数调整以及模型部署等工程实践环节，让读者能够学以致用，快速提升解决实际问题的能力。
总结来说，《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》以其深厚的技术底蕴、详实的案例解析以及紧密的理论实践结合，无论对于想要深入研究自然语言处理领域的学者，还是致力于开发智能文本处理系统的工程师，都是一本极具价值的参考书籍，值得推荐给每一位对此领域感兴趣的学习者。
写在最后
我是一只有趣的兔子，感谢你的喜欢！
