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