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6. Lecture 2 - 词向量的表示 - 3
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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
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Lecture 2 - 词向量的表示 - 1
26:07
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Lecture 2 - 词向量的表示 - 2
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6
Lecture 2 - 词向量的表示 - 3
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7
Lecture 3 - GloVe-字向量 - 1
26:15
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Lecture 3 - GloVe-字向量 - 2
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Lecture 3 - GloVe-字向量 - 3
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Lecture 4- 神经网络 - 1
25:36
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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
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Lecture 5- 反向传递与建议 - 2
26:10
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Lecture 5- 反向传递与建议 - 3
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16
Lecture 6- 依存关系语法分析 - 1
27:44
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Lecture 6- 依存关系语法分析 - 2
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Lecture 6- 依存关系语法分析 - 3
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Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 1
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Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 2
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Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 3
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Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 1
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Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 2
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Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 3
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Lecture 9- 机器翻译 - 1
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Lecture 9- 机器翻译 - 2
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Lecture 9- 机器翻译 - 3
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Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 1
27:10
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Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 2
27:16
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Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 3
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Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 1
26:42
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Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 2
26:49
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Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 3
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Lecture 12- 端对端模型 - 1
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Lecture 12- 端对端模型 - 2
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Lecture 12- 端对端模型 - 3
25:34
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Lecture 13-卷积神经网络 - 1
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Lecture 13-卷积神经网络 - 2
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Lecture 13-卷积神经网络 - 3
27:18
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Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 1
27:24
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Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 2
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Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 3
27:18
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Lecture 15- 算法 - 1
26:57
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Lecture 15- 算法 - 2
26:58
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Lecture 15- 算法 - 3
26:56
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Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 1
26:07
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Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 2
26:15
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Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 3
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Lecture 17 - NLP架构 - 1
26:21
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Lecture 17 - NLP架构 - 2
26:28
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Lecture 17 - NLP架构 - 3
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Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 1
26:56
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Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 2
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Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 3
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期中复习 - 1
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期中复习 - 2
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期中复习 - 3
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