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牛津大学xDeepMind 自然语言处理
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牛津大学xDeepMind 自然语言处理
1. 导论
1.1 课程内容概述
1.2 深度神经网络是我们的朋友
2. 词向量与词汇语义学
2.1 词向量与词汇语义学(1)
2.2 词向量与词汇语义学(2)
3. 实践课概述
3.1 实践课概述
4. 语言建模RNN
4.1 语言建模RNN(1)
4.2 语言建模RNN(2)
4.3 语言建模RNN(3)
4.4 语言建模RNN(4)
5. 文本分类
5.1 文本分类(1)
5.2 文本分类(2)
6. 英伟达RNN和GPU
6.1 英伟达:NLP硬件和软件(1)
6.2 英伟达:NLP硬件和软件(2)
7. 条件语言建模
7.1 条件语言模型(1)
7.2 条件语言模型(2)
8. 注意力模型
8.1 注意力模型(1)
8.2 注意力模型(2)
8.3 注意力模型(3)
9. 语音识别
9.1 语音识别(1)
9.2 语音识别(2)
9.3 语音识别(3)
10. 文本语音转换
10.1 文本转语音(1)
10.2 文本转语音(2)
10.3 文本转语音(3)
11. 智能问答
11.1 智能问答1
11.2 智能问答2
12. 记忆和语言学
12.1 记忆和语言学(上)
12.2 记忆和语言学(中)
12.3 记忆和语言学(下)
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