nlp pytorch zh
1.0.0
Traductor: Yif du
Protocolo: CC BY-NC-ND 4.0
Todos los modelos están equivocados, pero algunos de ellos son útiles.
Este libro tiene como objetivo proporcionar a los recién llegados el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje profundo para cubrir temas importantes en ambas áreas. Ambas áreas temáticas han crecido exponencialmente. Para un libro que introduce un aprendizaje profundo y enfatiza la implementación de PNL, este libro ocupa un punto medio importante. Al escribir este libro, tuvimos que hacer decisiones difíciles, a veces incómodas, sobre qué material falta. Para los principiantes, esperamos que este libro proporcione una base sólida para los conceptos básicos y pueda ver lo que es posible. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en particular son una disciplina empírica, no una ciencia intelectual. Esperamos que los generosos ejemplos de código de extremo a extremo en cada capítulo lo inviten a participar en esta experiencia. Cuando comenzamos a escribir este libro, comenzamos con Pytorch 0.2. Cada actualización de Pytorch modificó el ejemplo de 0.2 a 0.4. Pytorch 1.0 se lanzará en el momento de la publicación de este libro. Los ejemplos de código en este libro cumplen con Pytorch 0.4 y debería funcionar lo mismo que el próximo lanzamiento de Pytorch 1.0. Notas sobre el estilo de este libro. Evitamos deliberadamente usar matemáticas en la mayoría de los lugares; No porque las matemáticas de aprendizaje profundo son particularmente difícil (ese no es el caso), sino porque distrae el objetivo principal del libro en muchos casos, para mejorar la capacidad del principiante. En muchos casos, tenemos motivaciones similares, tanto en términos de código como de texto, y tendemos a elaborar la simplicidad. Los lectores avanzados y los programadores experimentados pueden encontrar formas de apretar el código, etc., pero nuestra elección es ser lo más clara posible para llegar a la mayoría de las audiencias al que queremos llegar.
Este proyecto requiere una corrección de pruebas, y todos pueden enviar una solicitud de extracción.
Sea lo suficientemente valiente como para traducir y mejorar la traducción. Aunque buscamos excelencia, no requerimos que seas perfecto, así que no te preocupes por cometer errores en la traducción; en la mayoría de los casos, nuestros servidores han registrado todas las traducciones, por lo que no tienes que preocuparte por el daño irreparable a tus errores. (Adaptado de Wikipedia)
[email protected] . docker pull apachecn0/nlp-pytorch-zh
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