14. Lecture 5- 反向传递与建议 - 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
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1Lecture 1 - 自然语言处理与深度学习 - 123:55- 2Lecture 1 - 自然语言处理与深度学习 - 224:02
- 3Lecture 1 - 自然语言处理与深度学习 - 323:56
4Lecture 2 - 词向量的表示 - 126:07- 5Lecture 2 - 词向量的表示 - 226:09
- 6Lecture 2 - 词向量的表示 - 326:04
7Lecture 3 - GloVe-字向量 - 126:15- 8Lecture 3 - GloVe-字向量 - 226:17
- 9Lecture 3 - GloVe-字向量 - 326:11
10Lecture 4- 神经网络 - 125:36- 11Lecture 4- 神经网络 - 225:37
- 12Lecture 4- 神经网络 - 325:36
13Lecture 5- 反向传递与建议 - 126:08- 14Lecture 5- 反向传递与建议 - 226:10
- 15Lecture 5- 反向传递与建议 - 326:07
16Lecture 6- 依存关系语法分析 - 127:44- 17Lecture 6- 依存关系语法分析 - 227:49
- 18Lecture 6- 依存关系语法分析 - 327:41
19Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 124:13- 20Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 224:15
- 21Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 324:07
22Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 126:03- 23Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 226:10
- 24Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 325:56
25Lecture 9- 机器翻译 - 126:51- 26Lecture 9- 机器翻译 - 226:57
- 27Lecture 9- 机器翻译 - 326:51
28Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 127:10- 29Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 227:16
- 30Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 327:06
31Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 126:42- 32Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 226:49
- 33Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 326:35
34Lecture 12- 端对端模型 - 125:33- 35Lecture 12- 端对端模型 - 225:41
- 36Lecture 12- 端对端模型 - 325:34
37Lecture 13-卷积神经网络 - 127:26- 38Lecture 13-卷积神经网络 - 227:34
- 39Lecture 13-卷积神经网络 - 327:18
40Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 127:24- 41Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 227:31
- 42Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 327:18
43Lecture 15- 算法 - 126:57- 44Lecture 15- 算法 - 226:58
- 45Lecture 15- 算法 - 326:56
46Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 126:07- 47Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 226:15
- 48Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 325:59
49Lecture 17 - NLP架构 - 126:21- 50Lecture 17 - NLP架构 - 226:28
- 51Lecture 17 - NLP架构 - 326:15
52Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 126:56- 53Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 227:00
- 54Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 326:51
55期中复习 - 128:22- 56期中复习 - 228:29
- 57期中复习 - 328:22
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