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020			_a978-1-78847-831-1 _qAgencia ISBN USA
040			_aBiblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva. _bspa _cCatalogación de la Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva, transcrita por la Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva, sin modificaciones posteriores. _dBiblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva. _erda
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100			_aThushan Ganegedara
245			_aNatural language processing with TensorFlow / _cThushan Ganegedara.
246			_5Universidad Nacional Agraria de la Selva _aNatural language processing with TensorFlow
264	3	1	_aBirmingham UK ([Reino Unido ]) : _bPackt Publishing , _c2018.
264	3	4	_c©2018
300			_a446 páginas : _bGráficos (blanco y negro) ; _c25 cm.
336			_2rdacontent _atexto impreso
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500			_aIncluye indice.
505	0		_aChapter 1: Introduction to natural languaje processing -- Chapter 2: Understanding tensorflow -- Chapter 3. Word2vec - Learning word embeddings -- Chapter 4. Advanced word2vec -- Chapter 5. Sentence classification with convolutional neural networds -- Chapter 6. Recurrent neural networds -- Chapter 7. Long short - term memory networds -- Chapter 8. Applications of LSTM - generating text -- Chapter 10. Applications of LSTM - image caption generation -- Chapter 10. Sequence-to-sequence learning - neural machine translation - Chapter 11. Current trends and the future of natural languaje processing - Appendix: Mathematical foundations and advanced tensorflorw.
520	2		_aEs un libro que ofrece una guía práctica sobre cómo aplicar el procesamiento de lenguaje natural (NLP) utilizando la popular librería de TensorFlow. A lo largo del texto, el autor explica cómo abordar tareas clave de NLP, como el análisis de sentimientos, la traducción automática y la clasificación de texto, utilizando modelos de aprendizaje profundo. El libro cubre desde los conceptos básicos de NLP y el uso de TensorFlow, hasta la implementación de modelos avanzados, como redes neuronales recurrentes (RNN) y transformadores. Además, se destacan técnicas para el preprocesamiento de datos, la creación de embeddings de palabras y la mejora del rendimiento de los modelos, proporcionando un enfoque práctico y accesible para aquellos que deseen aplicar TensorFlow en proyectos de procesamiento de lenguaje natural.
521	3		_aMaterial bibliográfico para estudiantes universitarios, docentes e investigadores. _bPE-TmUNAS
526	0		_aAdministración.
526	0		_aIngeniería informática y sistemas.
546			_aEn ingles.
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