Rostian 发表于 2022-3-11 20:58:14

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课程介绍:

通过本套课程的学习,你将具备:

本套课程来自深度之眼: 人工智能计算机视觉 论文精读班,课程选取了五篇典型论文,通过不同维度进行深入分析,教你如何选择论文,如何读懂深入了解并能灵活运用到自己的项目当中。

课程目录:

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NLP方向课程目录:
  ├─学习指南
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    ├─开营仪式
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    │      
    └─论文
        ├─【第10篇】动态卷积网络和n-gram思想用于句分类
        │      第一课时:论文导读
        │      第三课时:代码详解
        │      第二课时:论文精读
        │      
        ├─【第11篇】fasttext
        │      第一课时:论文导读
        │      第三课时:代码详解
        │      第二课时:论文精读
        │      
        ├─【第12篇】层次化attention机制用于文档分类
        │      第一课时:论文导读
        │      第三课时:代码详解
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        │      
        ├─【第13篇】PCNNATT
        │      代码详解
        │      论文导读
        │      论文精读
        │      
        ├─【第14篇】E2ECRF
        │      代码详解
        │      论文导读
        │      论文精读
        │      
        ├─【第15篇】多层LSTM
        │      说明
        │      
        ├─【第16篇】基于卷积网络的seq2seq
        │      代码详解
        │      论文导读
        │      论文精读
        │      
        ├─【第17篇】谷歌神经网络
        │      说明
        │      
        ├─【第18篇】UMT
        │      代码详解
        │      论文导读
        │      论文精读
        │      
        ├─【第19篇】seq2seq
        │      代码详解
        │      论文导读
        │      论文精读
        │      
        ├─【第1篇】综述:《Deep Learning》
        │      任务要求--第一课时
        │      任务要求--第三课时
        │      任务要求--第二课时
        │      
        ├─【第20篇】End-to-End Memory Networks
        │      第一课时
        │      第三课时
        │      第二课时
        │      
        ├─【第21篇】QANet
        │      第一课时
        │      第三课时
        │      第二课时
        │      
        ├─【第22篇】双向attention
        │      说明
        │      
        ├─【第23篇】Dialogue
        │      第一课时
        │      第二课时
        │      
        ├─【第24篇】SeqGAN
        │      第一课时
        │      第二课时
        │      
        ├─【第25篇】R-GCNs
        │      第一课时
        │      第二课时
        │      
        ├─【第26篇】大规模语料模型
        │      第一课时
        │      第二课时
        │      
        ├─【第27篇】Transformer-XL
        │      第一课时
        │      第二课时
        │      
        ├─【第28篇】TCN (Temporal Convolutional Networks)
        │      第一课时
        │      第二课时
        │      
        ├─【第29篇】一种新型深度语境化词表征【第29篇】一种新型深度语境化词表征
        │      说明
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        ├─【第2篇】词向量
        │      第一课时:论文导读
        │      第三课时:代码精读
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        ├─【第30篇】BERT--NAACL
        │      第一课时
        │      第二课时
        │      
        ├─【第3篇】句和文档的embedding
        │      第一课时:论文导读
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        │      
        ├─【第4篇】机器翻译
        │      第一课时:论文导读
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        ├─【第5篇】transformer
        │      第一课时:论文导读
        │      第三课时:代码实践
        │      第二课时上:论文精读
        │      第二课时下:论文精读
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        ├─【第6篇】GloVe
        │      第一课时:论文导读
        │      第二课时:论文精读
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        ├─【第7篇】Skip Thought
        │      第一课时:论文导读
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        │      第二课时:论文精读
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        ├─【第8篇】TextCNN
        │      第一课时:论文导读
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        │      第二课时:论文精读
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        └─【第9篇】基于字符“从0开始学习”的文本分类
                第一课时:论文导读
                第三课时:代码详解
                第二课时:论文精读



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