42. Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 3

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 - 1

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  2Lecture 1 - 自然语言处理与深度学习 - 2

  24:02
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  3Lecture 1 - 自然语言处理与深度学习 - 3

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  4Lecture 2 - 词向量的表示 - 1

  26:07
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  5Lecture 2 - 词向量的表示 - 2

  26:09
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  6Lecture 2 - 词向量的表示 - 3

  26:04
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  7Lecture 3 - GloVe-字向量 - 1

  26:15
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  8Lecture 3 - GloVe-字向量 - 2

  26:17
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  9Lecture 3 - GloVe-字向量 - 3

  26:11
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  10Lecture 4- 神经网络 - 1

  25:36
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  11Lecture 4- 神经网络 - 2

  25:37
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  12Lecture 4- 神经网络 - 3

  25:36
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  13Lecture 5- 反向传递与建议 - 1

  26:08
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  14Lecture 5- 反向传递与建议 - 2

  26:10
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  15Lecture 5- 反向传递与建议 - 3

  26:07
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  16Lecture 6- 依存关系语法分析 - 1

  27:44
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  17Lecture 6- 依存关系语法分析 - 2

  27:49
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  18Lecture 6- 依存关系语法分析 - 3

  27:41
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  19Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 1

  24:13
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  20Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 2

  24:15
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  21Lecture 7- TensorFlow框架简介 - 3

  24:07
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  22Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 1

  26:03
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  23Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 2

  26:10
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  24Lecture 8- 递归神经网络和语言模型 - 3

  25:56
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  25Lecture 9- 机器翻译 - 1

  26:51
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  26Lecture 9- 机器翻译 - 2

  26:57
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  27Lecture 9- 机器翻译 - 3

  26:51
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  28Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 1

  27:10
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  29Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 2

  27:16
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  30Lecture 10- 神经机器翻译与模型 - 3

  27:06
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  31Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 1

  26:42
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  32Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 2

  26:49
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  33Lecture 11-关于神经网络的长远发展 - 3

  26:35
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  34Lecture 12- 端对端模型 - 1

  25:33
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  35Lecture 12- 端对端模型 - 2

  25:41
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  36Lecture 12- 端对端模型 - 3

  25:34
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  37Lecture 13-卷积神经网络 - 1

  27:26
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  38Lecture 13-卷积神经网络 - 2

  27:34
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  39Lecture 13-卷积神经网络 - 3

  27:18
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  40Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 1

  27:24
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  41Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 2

  27:31
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  42Lecture 14- 树递归神经网络和选区解析 - 3

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  43Lecture 15- 算法 - 1

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  44Lecture 15- 算法 - 2

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  45Lecture 15- 算法 - 3

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  46Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 1

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  47Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 2

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  48Lecture 16-用于问题回答的动态神经网络 - 3

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  49Lecture 17 - NLP架构 - 1

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  50Lecture 17 - NLP架构 - 2

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  51Lecture 17 - NLP架构 - 3

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  52Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 1

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  53Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 2

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  54Lecture 18-解决NLP深度学习模型的限定性 - 3

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  55期中复习 - 1

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  56期中复习 - 2

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  57期中复习 - 3

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