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面向自然语言处理的深度学习

面向自然语言处理的深度学习
共29节 275人在学 课程详情
课程目录
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  • 第1课:深度学习应用于自然语言处理的力与美

    • 0.0自然语言处理的深度学习:导论
    • 1.0 课题
    • 1.1自然语言处理深度学习简介
    • 1.2自然语言元素的计算表示
    • 1.3 NLP应用
    • 1.4安装,包括GPU注意事项
    • 1.5先决条件和深度学习理论综述
    • 1.6 课程预览
  • 第2课:词向量

    • 2.0第2课:词向量 课题
    • 2.1矢量空间嵌入
    • 2.2单词2vec
    • 2.3 NLP数据集
    • 2.4用word2vec创建词向量
  • 第3课:建模自然语言数据

    • 3.0第3课:建模自然语言数据 课题
    • 3.1自然语言数据预处理的最佳实践
    • 3.3稠密神经网络分类
    • 3.4卷积神经网络分类
  • 第4课:递归神经网络

    • 4.0 第4课:递归神经网络 课题
    • 4.1 RNNs的基本理论
    • 4.2实际RNN
    • 4.3 LSTM和GRU的基本理论
    • 4.4实际LSTM和GRU
  • 第5课:高级模型

    • 5.0第5课:高级模型 课题
    • 5.1双向LSTM
    • 5.2堆积LSTM
    • 5.3并行网络体系结构
    • 5.4超参数整定
    • 自然语言处理的深度学习:综述
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课时介绍

自然语言处理深度学习简介

课程介绍

自然语言处理的深度学习直播课是使用深度学习模型处理自然语言数据的直观介绍。是使用深度学习处理自然语言的简介。这些课程通过互动的、实际操作的Jupyter notbokke示例对基本理论进行生动直观的解释。示例使用Python和Keras,这是最流行的深度学习库TensorFlow的高级API。在前期课程中,我们讨论了处理自然语言数据的细节,包括如何将自然语言转换为可以通过机器学习方法轻松处理的数值表示。在后面的课程中,我们将学习利用最先进的深度学习架构来使用自然语言数据进行预测。

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