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20. Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 2
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斯坦福大学公开课 自然语言处理与深度学习
科普 / 科技科学
斯坦福大学公开课:自然语言处理与深度学习
共57集
7.2万人观看
1
Lecture 1 - 自然语言处理与深度学习 - 1
23:55
2
Lecture 1 - 自然语言处理与深度学习 - 2
24:02
3
Lecture 1 - 自然语言处理与深度学习 - 3
23:56
4
Lecture 2 - 词向量的表示 - 1
26:07
5
Lecture 2 - 词向量的表示 - 2
26:09
6
Lecture 2 - 词向量的表示 - 3
26:04
7
Lecture 3 - GloVe-字向量 - 1
26:15
8
Lecture 3 - GloVe-字向量 - 2
26:17
9
Lecture 3 - GloVe-字向量 - 3
26:11
10
Lecture 4- 神经网络 - 1
25:36
11
Lecture 4- 神经网络 - 2
25:37
12
Lecture 4- 神经网络 - 3
25:36
13
Lecture 5- 反向传递与建议 - 1
26:08
14
Lecture 5- 反向传递与建议 - 2
26:10
15
Lecture 5- 反向传递与建议 - 3
26:07
16
Lecture 6- 依存关系语法分析 - 1
27:44
17
Lecture 6- 依存关系语法分析 - 2
27:49
18
Lecture 6- 依存关系语法分析 - 3
27:41
19
Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 1
24:13
20
Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 2
24:15
21
Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 3
24:07
22
Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 1
26:03
23
Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 2
26:10
24
Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 3
25:56
25
Lecture 9- 机器翻译 - 1
26:51
26
Lecture 9- 机器翻译 - 2
26:57
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Lecture 9- 机器翻译 - 3
26:51
28
Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 1
27:10
29
Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 2
27:16
30
Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 3
27:06
31
Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 1
26:42
32
Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 2
26:49
33
Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 3
26:35
34
Lecture 12- 端对端模型 - 1
25:33
35
Lecture 12- 端对端模型 - 2
25:41
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Lecture 12- 端对端模型 - 3
25:34
37
Lecture 13-卷积神经网络 - 1
27:26
38
Lecture 13-卷积神经网络 - 2
27:34
39
Lecture 13-卷积神经网络 - 3
27:18
40
Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 1
27:24
41
Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 2
27:31
42
Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 3
27:18
43
Lecture 15- 算法 - 1
26:57
44
Lecture 15- 算法 - 2
26:58
45
Lecture 15- 算法 - 3
26:56
46
Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 1
26:07
47
Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 2
26:15
48
Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 3
25:59
49
Lecture 17 - NLP架构 - 1
26:21
50
Lecture 17 - NLP架构 - 2
26:28
51
Lecture 17 - NLP架构 - 3
26:15
52
Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 1
26:56
53
Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 2
27:00
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Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 3
26:51
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期中复习 - 1
28:22
56
期中复习 - 2
28:29
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期中复习 - 3
28:22
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