深度学习自然语言处理-CS224n

教程内容收集整理自网络，如有侵权，请联系删除！

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