29. 神经机器翻译与注意模型 - 2

2023年9月23日 1321观看

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

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