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深度学习与自然语言处理
深度学习与自然语言处理
牛津大学 × DeepMind联合出品
24课时
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课程概览
课时列表
课时1： 导论-课程内容概述
19:09
课时2： 导论-深度神经网络是我们的朋友
42:08
课时3：词向量与词汇语义学（1）
30:59
课时4：词向量与词汇语义学（2）
34:54
课时5：实践课概述
28:42
课时6：RNN和语言建模（1）
28:37
课时7： RNN和语言建模（2）
42:52
课时8：RNN和语言建模（3）
31:34
课时9：RNN和语言建模（4）
34:42
课时10：文本分类（1）
35:59
课时11： 文本分类（2）
39:31
课时12： NLP的软件和硬件-英伟达GPU（1）
32:50
课时13：NLP的软件和硬件-英伟达GPU（2）
31:59
课时14：条件语言模型（1）
24:10
课时15：条件语言模型（2）
27:11
课时16：注意力模型（1）
31:31
课时17：注意力模型（2）
28:51
课时18：注意力模型（3）
30:40
课时19：语音识别（1）
31:25
课时20：语音识别（2）
28:34
课时21：语音识别（3）
28:50
课时22：文本转语音（1）
30:16
课时23：文本转语音（2）
31:11
课时24：文本转语音（3）
34:18
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