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TensorFlow知识图谱实战
王晓华更新时间:2022-07-27 17:23:22
最新章节:13.3 本章小结开会员,本书免费读 >
大数据时代的到来,为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下,大量知识不断涌现,如何有效地发掘这些知识呢?知识图谱横空出世。本书是一本讲解如何使用TensorFlow2构建知识图谱的入门教程,引导读者掌握基于深度学习的知识图谱构建概念、理论和方法。本书分为13章:第1章从搭建环境开始,包含TensorFlowCPU版本和GPU版本的安装,并通过一个知识图谱的例子引导读者开始学习;第2~4章介绍TensorFlowAPI的使用;第5章是DatasetAPI,学习使用原生API处理数据的方法;第6~8章是实战准备部分,介绍ResNet模型、词嵌入(wordembedding)模型、情感分类;第9~10章在“注意力模型”基础上搭建了“编码器模型”;第11~13章搭建了知识图谱联合抽取模型,利用本书所学知识实战知识图谱的搭建过程和性能提升方案。本书内容详尽、示例丰富,适合作为知识图谱和深度学习读者的参考书,同时也适合开设人工智能专业的大中专院校师生阅读,还可作为高等院校计算机及相关专业教材使用。
品牌:清华大学
上架时间:2021-11-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
TensorFlow知识图谱实战最新章节
查看全部- 13.3 本章小结
- 13.2.3 使用Mixture-of-Experts修正联合抽取模型
- 13.2.2 更换损失函数进行提升
- 13.2.1 更换预训练模型进行提升
- 13.2 知识图谱模型提升
- 13.1.4 第三步:联合抽取模型的训练
- 13.1.3 第二步:模型的设计
- 13.1.2 第一步:数据的处理
- 13.1.1 什么是联合抽取
- 13.1 基于联合抽取的知识图谱模型实战
王晓华
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