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目录
[00020]2.3NLP数据集.mp4
[00021]3.0第3课：建模自然语言数据课题.mp4
[00022]1.5先决条件和深度学习理论综述.mp4
[00023]1.1自然语言处理深度学习简介.mp4
[00024]1.4安装，包括GPU注意事项.mp4
[00025]2.0第2课：词向量课题.mp4
[00026]1.2自然语言元素的计算表示.mp4
[00027]1.6课程预览.mp4
[00028]0.0自然语言处理的深度学习：导论.mp4
[00029]1.3NLP应用.mp4
[00030]1.0第1课：深度学习应用于自然语言处理的力与美课题.mp4
[00001]【英文原版】试看1：自然语言处理的深度学习：导论.mp4
[00002]5.3并行网络体系结构.mp4
[00003]5.2堆积LSTM.mp4
[00004]5.4超参数整定.mp4
[00005]3.3稠密神经网络分类.mp4
[00006]自然语言处理的深度学习：综述.mp4
[00007]4.4实际LSTM和GRU.mp4
[00008]5.1双向LSTM.mp4
[00009]4.3LSTM和GRU的基本理论.mp4
[00010]4.2实际RNN.mp4
[00011]5.0第5课：高级模型课题.mp4
[00012]3.1自然语言数据预处理的最佳实践.mp4
[00013]3.2ROC曲线下面积.mp4
[00014]3.4卷积神经网络分类.mp4
[00015]4.1RNNs的基本理论.mp4
[00016]4.0第4课：递归神经网络课题.mp4
[00017]2.4用word2vec创建词向量.mp4
[00018]2.2单词2vec.mp4
[00019]2.1矢量空间嵌入.mp4
官方129《华章书院-视频课 l 面向自然语言处理的深度学习课程：深度神经网络在机器学习任务的应用》
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