【中英字幕】卡耐基梅隆大学 2019 春季《神经网络自然语言处理》

课程介绍：

神经网络为语言建模提供了强大的新工具，并已被用于改进一些任务的最新技术，并用于解决过去不容易的新问题。这个类（在卡内基-梅隆大学的语言技术研究所）将从对神经网络的简要概述开始，然后花费大部分课程来演示如何将神经网络应用于自然语言问题。每一部分将以自然语言介绍一个特定的问题或现象，描述难以模拟的原因，并展示若干用于解决这个问题的模型。在这样做的过程中，课程将涵盖创建神经网络模型有用的不同技术，包括处理可变大小和结构化句子，高效处理大数据，半监督和无监督学习，结构化预测和多语言建模。

〖课程目录〗:

• | └──8、【CMU大学】2019 神经网络与自然语言处理NLP课程
• | | ├──1.第一讲：课程介绍以及使用神经网络做自然语言处理的原因(P1).mp4 386.26M
• | | ├──2.第二讲：预测句子中的下一个单词(P2).mp4 460.09M
• | | ├──3.第三讲：词向量和词模型(P3).mp4 413.58M
• | | ├──4.第四讲：针对文本的卷积神经网络(P4).mp4 431.07M
• | | ├──5.第五讲：语句或语言建模的循环神经网络(P5).mp4 498.07M
• | | ├──6.第六讲：条件生成(P6).mp4 334.18M
• | | ├──7.第七讲：注意力机制(P7).mp4 320.85M
• | | ├──8.第八讲：语句和上下文词语的表示(P8).mp4 379.99M
• | | ├──9.第九讲：调试用于自然语言处理的神经网络(P9).mp4 252.92M
• | | └──CMU课件.rar 40.40M

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