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连载|斯坦福NLP课程 2|Word Vector Representations:word2vec

Lecture2:Word Vector Representations:word2vec

第2讲继续讨论将单词表示为数字向量的概念和设计单词向量的常用方法。

自然语言处理(NLP)处理理解复杂人类语言交流的关键人工智能技术。本系列讲座全面介绍了应用于NLP的深度学习前沿研究,这种方法最近在许多不同的NLP任务(包括问答和机器翻译)中获得了很高的性能。它强调如何实现、训练、调试、可视化和设计神经网络模型,涵盖了词向量、前馈模型、递归神经网络、递归神经网络、卷积神经网络以及最近涉及到内存组件的模型等主要技术。

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