深度学习 Deep Learning 30章

课程介绍：

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。比如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

〖课程目录〗:

• | └──8、深度学习 Deep Learning 30章
• | | ├──01.综述
• | | | ├──【第1篇】综述：《Deep Learning》第二课时【 www.ko996.com】.mp4 85.71M
• | | | ├──【第1篇】综述：《Deep Learning》第三课时【 www.ko996.com】.mp4 92.65M
• | | | └──【第1篇】综述：《Deep Learning》第一课时【 www.ko996.com】.mp4 126.06M
• | | ├──02.词向量
• | | | ├──第二篇文词向量——第二课时2.1【 www.ko996.com】.mp4 141.19M
• | | | ├──第二篇文词向量——第二课时2.2【 www.ko996.com】.mp4 140.44M
• | | | └──第二篇文词向量——第一课时【 www.ko996.com】.mp4 127.70M
• | | ├──03.句和文档的分布式表示
• | | | ├──【第3篇】句和文档的embedding第二课时：文精读【 www.ko996.com】.mp4 182.61M
• | | | ├──【第3篇】句和文档的embedding第三课时：代码精读【 www.ko996.com】.mp4 203.76M
• | | | └──【第3篇】句和文档的embedding第一课时：文导读【 www.ko996.com】.mp4 165.75M
• | | ├──04.机器翻译
• | | | ├──4-1神经网络机器翻译tensorflow【 www.ko996.com】.ts 57.59M
• | | | ├──4-2【 www.ko996.com】.ts 70.54M
• | | | ├──4-3【 www.ko996.com】.ts 69.31M
• | | | ├──4-4【 www.ko996.com】.ts 78.04M
• | | | └──4-5【 www.ko996.com】.ts 73.47M
• | | ├──05.Transformer
• | | | ├──5-1深度学习序列模型pytorch【 www.ko996.com】.ts 63.47M
• | | | ├──5-2【 www.ko996.com】.ts 88.24M
• | | | ├──5-3【 www.ko996.com】.ts 85.28M
• | | | └──5-4【 www.ko996.com】.ts 164.04M
• | | ├──06.GloVe
• | | | ├──6-1全局共现信息词表示【 www.ko996.com】.ts 52.23M
• | | | └──6-2【 www.ko996.com】.ts 57.35M
• | | ├──07.SkipThought
• | | | ├──7-1跳跃思维句表示【 www.ko996.com】.ts 51.77M
• | | | ├──7-2【 www.ko996.com】.ts 46.06M
• | | | └──7-3【 www.ko996.com】.ts 63.54M
• | | ├──08.TextCNN
• | | | ├──8-1神经网络文本分类pytorch【 www.ko996.com】.ts 34.49M
• | | | ├──8-2【 www.ko996.com】.ts 43.88M
• | | | └──8-3【 www.ko996.com】.ts 42.44M
• | | ├──09.字符文本分类
• | | | ├──9-1cnn字符级文本分类【 www.ko996.com】.ts 69.42M
• | | | ├──9-2【 www.ko996.com】.ts 84.07M
• | | | └──9-3【 www.ko996.com】.ts 77.26M
• | | ├──10.深度学习序列模型
• | | | ├──10-1深度学习序列模型【 www.ko996.com】.ts 85.67M
• | | | ├──10-2【 www.ko996.com】.ts 99.72M
• | | | ├──10-3【 www.ko996.com】.ts 109.12M
• | | | └──10-4【 www.ko996.com】.ts 88.01M
• | | ├──11.fasttext
• | | | ├──11-1【 www.ko996.com】.ts 74.97M
• | | | ├──11-2【 www.ko996.com】.ts 68.51M
• | | | ├──11-3深度学习文本分类【 www.ko996.com】.ts 71.91M
• | | | ├──11-4【 www.ko996.com】.ts 75.46M
• | | | └──11-5【 www.ko996.com】.ts 67.75M
• | | ├──12.神经网络文本分类Tensorflow
• | | | ├──12-1神经网络文本分类tensorflow【 www.ko996.com】.ts 59.32M
• | | | ├──12-2【 www.ko996.com】.ts 72.26M
• | | | └──12-3【 www.ko996.com】.ts 78.50M
• | | ├──13.PCNNATT
• | | | ├──13-1神经网络关系抽取【 www.ko996.com】.ts 47.35M
• | | | ├──13-2【 www.ko996.com】.ts 59.07M
• | | | └──13-3【 www.ko996.com】.ts 56.58M
• | | ├──14.E2ECRF
• | | | ├──14-1神经网络序列标注【 www.ko996.com】.ts 56.53M
• | | | ├──14-2【 www.ko996.com】.ts 56.20M
• | | | └──14-3【 www.ko996.com】.ts 55.18M
• | | ├──15.多层LSTM
• | | | ├──【第15篇】多层LSTM第二课时【 www.ko996.com】.mp4 76.43M
• | | | ├──【第15篇】多层LSTM第三课时【 www.ko996.com】.mp4 130.43M
• | | | └──【第15篇】多层LSTM第一课时【 www.ko996.com】.mp4 51.04M
• | | ├──16.基于卷积的序列到序列学习
• | | | ├──16-1卷积序列学习【 www.ko996.com】.ts 46.56M
• | | | └──16-2【 www.ko996.com】.ts 86.96M
• | | ├──17.谷歌机器翻译
• | | | ├──【第17篇】谷歌的神经网络机器翻译系统第二课时【 www.ko996.com】.mp4 111.27M
• | | | └──【第17篇】谷歌的神经网络机器翻译系统第一课时【 www.ko996.com】.mp4 25.30M
• | | ├──18.UMT无监督机器翻译
• | | | ├──18-1无监督机器翻译【 www.ko996.com】.ts 57.96M
• | | | └──18-2【 www.ko996.com】.ts 65.45M
• | | ├──19.seq2seq
• | | | ├──19-1生成网络【 www.ko996.com】.ts 54.64M
• | | | └──19-2【 www.ko996.com】.ts 45.33M
• | | ├──20.端对端的记忆网络
• | | | ├──20-1端对端记忆网络【 www.ko996.com】.ts 20.01M
• | | | ├──20-2【 www.ko996.com】.ts 40.45M
• | | | └──20-3【 www.ko996.com】.ts 28.26M
• | | ├──21.QAnet
• | | | ├──21-1神经网络机器阅读理解【 www.ko996.com】.ts 54.43M
• | | | ├──21-2【 www.ko996.com】.ts 62.00M
• | | | └──21-3【 www.ko996.com】.ts 58.82M
• | | ├──22.双向Attention
• | | | ├──【第22篇】双向Attention第二课时：文精读【 www.ko996.com】.mp4 193.37M
• | | | └──【第22篇】双向Attention第一课时：文导读【 www.ko996.com】.mp4 67.70M
• | | ├──23.Dialogue
• | | | ├──23-1对话生成对抗学习【 www.ko996.com】.ts 61.59M
• | | | └──23-2【 www.ko996.com】.ts 49.89M
• | | ├──24.SeqGAN
• | | | ├──24-1策略梯度对抗网络【 www.ko996.com】.ts 45.31M
• | | | └──24-2【 www.ko996.com】.ts 62.32M
• | | ├──25.R-GCNs
• | | | ├──25-1卷积神经网络建模关系数据【 www.ko996.com】.ts 50.17M
• | | | └──25-2【 www.ko996.com】.ts 53.79M
• | | ├──26.大规模语料模型
• | | | ├──26-1神经网络语言模型tensorflow【 www.ko996.com】.ts 69.21M
• | | | └──26-2【 www.ko996.com】.ts 78.63M
• | | ├──27.Transformer-XL
• | | | ├──27-1attention语言模型【 www.ko996.com】.ts 41.50M
• | | | └──27-2【 www.ko996.com】.ts 49.56M
• | | ├──28.TCN
• | | | ├──28-1时间卷积网络序列建模【 www.ko996.com】.ts 56.54M
• | | | └──28-2【 www.ko996.com】.ts 72.56M
• | | ├──29.Deep contextualized word representations
• | | | ├──【第29篇】Deep contextualized word representations第二课时：文精读【 www.ko996.com】.mp4 263.00M
• | | | └──【第29篇】Deep contextualized word representations第一课时：文导读【 www.ko996.com】.mp4 78.08M
• | | ├──30.预训练语言模型
• | | | ├──30-1预训练语言模型【 www.ko996.com】.ts 63.36M
• | | | └──30-2【 www.ko996.com】.ts 68.57M
• | | └──NLP精读文【 www.ko996.com】.pdf 2.04M

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