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《自然语言处理》第二期_20_共:2.81GB
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《自然语言处理》第二期_20_共:2.81GB
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文件名称:
《自然语言处理》第二期_20_共:2.81GB
文件总数量:
132条
压缩文件数量:
6条
压缩文件比:
4.54%
疑似加密文件:
0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间:
2020-5-20 04:22:03
目录:【《自然语言处理》第二期】
目录:【《自然语言处理》第二期】
22第22章:自然语言研究的未来方向.rar
21第21章:第七周答疑.rar
20第20章:广义模型(UniversalTransformer).rar
19第19章:注意力机制.rar
02第2章:基于机器学习方法的自然语言处理.rar
01第1章:自然语言与数学之美.rar
目录:【《自然语言处理》第二期/资料】
第十一课:循环神经网络.pdf
第十一课:循环神经网络.pdf
第十三课课件.pdf
第六课Note.pdf
第7课note.pdf
07第七课课件.pdf
06第六课课件.pdf
05第五课课件.pdf
05第五课课件(1).pdf
04第四课资料.pdf
04第四课:语言模型.pdf
03第三课资料3.pdf
03第三课资料2.pdf
03第三课资料1.pdf
03第三课:自然语言.pdf
02第二课:基于机器学习方法的自然语言处理.pdf
01第一课:自然语言与数学之美.pdf
目录:【《自然语言处理》第二期/解压密码:UZLwdRq1wozyzXGb】
目录:【《自然语言处理》第二期/18第18章:第六周答疑】
第六周答疑.flv
第六周答疑.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/17第17章:循环神经网络RNN】
12.7注意力机制(AttentionMechanism).flv
12.7注意力机制(AttentionMechanism).flv
12.6Seq2Seq模型.flv
12.5EncoderDecoder框架.flv
12.4LSTM的分步实现详解.flv
12.3LSTM的核心思想.flv
12.2ElmanNetwork和JordanNetwor.flv
12.1循环神经网络的基本原理.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/16第16章:卷积神经网络CNN】
11.8CNN如何应用在自然语言处理中.flv
11.8CNN如何应用在自然语言处理中.flv
11.7CNN的计算过程.flv
11.6CNN的基本原理:卷积核、权重和池化.flv
11.5卷积神经网络(CNN)的理解.flv
11.4反向传播(BP).flv
11.3AutoEncode自编码器.flv
11.2全连接网络及特性.flv
11.1神经元.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/15第15章:第五周答疑】
第五周答疑.flv
第五周答疑.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/14第14章:机器翻译】
10.6机器翻译(MachineTranslation)Part6.flv
10.6机器翻译(MachineTranslation)Part6.flv
10.5机器翻译(MachineTranslation)Part5.flv
10.4机器翻译(MachineTranslation)Part4.flv
10.3机器翻译(MachineTranslation)Part3.flv
10.2机器翻译(MachineTranslation)Part2.flv
10.1机器翻译(MachineTranslation)Part1.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/13第13章:语言技术句法】
9.5概率上下文无关句法(PCGF)Part3.flv
9.5概率上下文无关句法(PCGF)Part3.flv
9.4概率上下文无关句法(PCFG)Part2.flv
9.3概率上下文无关句法(PCFG)Part1.flv
9.2上下文无关句法(CFG)Part2.flv
9.1上下文无关句法(CFG)Part1.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/12第12章:第四周答疑】
第四周答疑.flv
第四周答疑.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/11第11章:语言技术文本与LDA主题模型】
8.9中英双语料库实验.flv
8.9中英双语料库实验.flv
8.8实验报告:文本分类准确度.flv
8.7实验报告:困惑度(Perplexity).flv
8.6中文LDA模型:Wordbase和CharacterBase.flv
8.5语义距离(SemanticDistance).flv
8.4主题模型的深化与对比.flv
8.3LDA主题模型.flv
8.2LDA和狄利克雷分布.flv
8.12实验总结.flv
8.11延展实验:主题模型引入字词关系的实现.flv
8.10实验报告:文本语义相似度.flv
8.1向量表达和潜在语义索引(LSI).flv
目录:【《自然语言处理》第二期/10第10章:语言技术概率图模型】
7.9PLSA主题模型2.flv
7.9PLSA主题模型2.flv
7.8PLSA主题模型1.flv
7.7隐MA尔科夫模型的推导4.flv
7.6隐MA尔科夫模型的推导3.flv
7.5隐MA尔科夫模型的推导2.flv
7.4隐MA尔可夫模型的推导1.flv
7.3概率图模型:隐MA尔科夫链.flv
7.2概率图模型:分层图模型.flv
7.1概率图模型:贝叶斯网络(有向无环图).flv
目录:【《自然语言处理》第二期/09第9章:第三周答疑】
第三周答疑.flv
第三周答疑.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/08第8章:语言技术词性】
6.9混合模型详解4:隐MA尔可夫模型.flv
6.9混合模型详解4:隐MA尔可夫模型.flv
6.8混合模型详解3:高斯混合模型.flv
6.7混合模型详解2:EM模型.flv
6.6混合模型详解1:EM模型.flv
6.5从混合模型到HMM.flv
6.4规则标注和NGram方法.flv
6.3词性的标注类别和标注集.flv
6.2词性标注的方法.flv
6.10混合模型详解5:隐MA尔科夫模型.flv
6.1什么是词性标注(POSTagging).flv
目录:【《自然语言处理》第二期/07第7章:语言技术词表达和Word2Vec】
5.9Word2VecPart2.flv
5.9Word2VecPart2.flv
5.8Word2VecPart1.flv
5.7神经网络:反向传播2.flv
5.6神经网络:反向传播1.flv
5.5神经网络基础.flv
5.4OneHot表达.flv
5.3TFIDF权重处理.flv
5.2语义相似度.flv
5.10Word2VecPart3.flv
5.1词表达.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/06第6章:第二周答疑】
第二周答疑.flv
第二周答疑.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/05第5章:语言模型和中文分词】
4.9最大化匹配.flv
4.9最大化匹配.flv
4.8中文构词法.flv
4.7语音模型和机器翻译模型.flv
4.6概率模型:拼写检查.flv
4.5概率模型:垃圾邮件分类.flv
4.4语言评价模型:Interpolation(插值法).flv
4.3语言模型评价:Perplexity(困惑度).flv
4.2语言模型评价:交叉熵.flv
4.12中文分词工具:Jieba.flv
4.11OptimalPath最优路径模型.flv
4.10NGram模型.flv
4.1三元语言模型.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/04第四章:自然语言】
3.8二元语言模型:CR情感分析.flv
3.8二元语言模型:CR情感分析.flv
3.7词袋模型.flv
3.6语言模型:语言概率.flv
3.5语义的进化.flv
3.4语言与智能:交叉熵的定义.flv
3.3语言与智能:信息熵.flv
3.2语言的进化:语言游戏与摩斯密码.flv
3.1语言的进化:来自自然选择的社会协作.flv
目录:【《自然语言处理》第二期/03第三章:1、2章答疑】
第一周答疑.flv
第一周答疑.flv
自然语言处理
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第二期
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