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目录
1 NLP和深度学习入门
2 词向量表示word2vec
3 高级词向量表示
4 Word Window 分类与神经网络
5 反向传播和项目建议
6 依赖分析
7 TensorFlow入门
8 RNN和语言模式
9 机器翻译和高级循环神经网络 LSTMs 和 GRUs
10 神经机器翻译和注意力模型
11 GRU 及 NMT 的其他议题
12 语音处理的端对端模型
13 卷积神经网络
14 树 RNN 和短语句法分析
15 共指解析
16 用于回答问题的动态神经网络
17 NLP 的问题和可能性架构
18 解决NLP深度学习的局限性
19 审查会议_中期审查
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