4. 字向量表示- word2vec - 1
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自然语言处理与深度学习
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自然语言处理与深度学习
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1自然语言处理与深度学习 - 123:55- 2自然语言处理与深度学习 - 224:02
- 3自然语言处理与深度学习 - 323:56
4字向量表示- word2vec - 126:07- 5字向量表示- word2vec - 226:09
- 6字向量表示- word2vec - 326:03
7单词表示的全局向量 - 126:15- 8单词表示的全局向量 - 226:17
- 9单词表示的全局向量 - 326:11
10词窗分类与神经网络 - 125:36- 11词窗分类与神经网络 - 225:38
- 12词窗分类与神经网络 - 325:36
13反向传播和项目建议 - 126:08- 14反向传播和项目建议 - 226:10
- 15反向传播和项目建议 - 326:06
16依赖关系分析 - 127:44- 17依赖关系分析 - 227:49
- 18依赖关系分析 - 327:41
19Tensorflow简介 - 124:13- 20Tensorflow简介 - 224:21
- 21Tensorflow简介 - 324:07
22递归神经网络与语言模型 - 126:03- 23递归神经网络与语言模型 - 226:08
- 24递归神经网络与语言模型 - 325:56
25机器翻译与高级递归LSTMs和GRUs - 126:51- 26机器翻译与高级递归LSTMs和GRUs - 226:57
- 27机器翻译与高级递归LSTMs和GRUs - 326:50
28神经机器翻译与注意模型 - 127:09- 29神经机器翻译与注意模型 - 227:14
- 30神经机器翻译与注意模型 - 327:05
31门控递归单元及其在nmt中的进一步研究 - 126:41- 32门控递归单元及其在nmt中的进一步研究 - 226:47
- 33门控递归单元及其在nmt中的进一步研究 - 326:41
34语音处理的端到端模型 - 125:33- 35语音处理的端到端模型 - 225:41
- 36语音处理的端到端模型 - 325:34
37卷积神经网络 - 127:26- 38卷积神经网络 - 227:34
- 39卷积神经网络 - 327:18
40树递归神经网络与选区分析 - 127:24- 41树递归神经网络与选区分析 - 227:31
- 42树递归神经网络与选区分析 - 327:18
43共指消解 - 126:57- 44共指消解 - 226:58
- 45共指消解 - 326:56
46动态神经网络答疑 - 126:07- 47动态神经网络答疑 - 226:15
- 48动态神经网络答疑 - 325:59
49nlp中的问题和nlp的可能体系结构 - 126:21- 50nlp中的问题和nlp的可能体系结构 - 226:28
- 51nlp中的问题和nlp的可能体系结构 - 326:15
52解决NLP深度学习的局限性 - 126:56- 53解决NLP深度学习的局限性 - 227:00
- 54解决NLP深度学习的局限性 - 326:50
55中期审查 - 128:22- 56中期审查 - 228:29
- 57中期审查 - 328:22
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