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深度学习 30 篇精读论文
〖课程目录〗:
深度之眼 深度学习 30 篇精读论文 [6.2G]
┣━━01.综述 [304.4M]
┃ ┣━━【第1篇】综述：《Deep Learning》第二课时.mp4 [85.7M]
┃ ┣━━【第1篇】综述：《Deep Learning》第三课时.mp4 [92.7M]
┃ ┗━━【第1篇】综述：《Deep Learning》第一课时.mp4 [126.1M]
┣━━02.词向量 [409.3M]
┃ ┣━━第二篇文词向量——第二课时2.1.mp4 [141.2M]
┃ ┣━━第二篇文词向量——第二课时2.2.mp4 [140.4M]
┃ ┗━━第二篇文词向量——第一课时.mp4 [127.7M]
┣━━03.句和文档的分布式表示 [552.1M]
┃ ┣━━【第3篇】句和文档的embedding第二课时：文精读.mp4 [182.6M]
┃ ┣━━【第3篇】句和文档的embedding第三课时：代码精读.mp4 [203.8M]
┃ ┗━━【第3篇】句和文档的embedding第一课时：文导读.mp4 [165.7M]
┣━━04.机器翻译 [349M]
┃ ┣━━4-1神经网络机器翻译tensorflow.ts [57.6M]
┃ ┣━━4-2.ts [70.5M]
┃ ┣━━4-3.ts [69.3M]
┃ ┣━━4-4.ts [78M]
┃ ┗━━4-5.ts [73.5M]
┣━━05.Transformer [401M]
┃ ┣━━5-1深度学习序列模型pytorch.ts [63.5M]
┃ ┣━━5-2.ts [88.2M]
┃ ┣━━5-3.ts [85.3M]
┃ ┗━━5-4.ts [164M]
┣━━06.GloVe [109.6M]
┃ ┣━━6-1全局共现信息词表示.ts [52.2M]
┃ ┗━━6-2.ts [57.3M]
┣━━07.SkipThought [161.4M]
┃ ┣━━7-1跳跃思维句表示.ts [51.8M]
┃ ┣━━7-2.ts [46.1M]
┃ ┗━━7-3.ts [63.5M]
┣━━08.TextCNN [120.8M]
┃ ┣━━8-1神经网络文本分类pytorch.ts [34.5M]
┃ ┣━━8-2.ts [43.9M]
┃ ┗━━8-3.ts [42.4M]
┣━━09.字符文本分类 [230.8M]
┃ ┣━━9-1cnn字符级文本分类.ts [69.4M]
┃ ┣━━9-2.ts [84.1M]
┃ ┗━━9-3.ts [77.3M]
┣━━10.深度学习序列模型 [382.5M]
┃ ┣━━10-1深度学习序列模型.ts [85.7M]
┃ ┣━━10-2.ts [99.7M]
┃ ┣━━10-3.ts [109.1M]
┃ ┗━━10-4.ts [88M]
┣━━11.fasttext [358.6M]
┃ ┣━━11-1.ts [75M]
┃ ┣━━11-2.ts [68.5M]
┃ ┣━━11-3深度学习文本分类.ts [71.9M]
┃ ┣━━11-4.ts [75.5M]
┃ ┗━━11-5.ts [67.8M]
┣━━12.神经网络文本分类Tensorflow [210.1M]
┃ ┣━━12-1神经网络文本分类tensorflow.ts [59.3M]
┃ ┣━━12-2.ts [72.3M]
┃ ┗━━12-3.ts [78.5M]
┣━━13.PCNNATT [163M]
┃ ┣━━13-1神经网络关系抽取.ts [47.4M]
┃ ┣━━13-2.ts [59.1M]
┃ ┗━━13-3.ts [56.6M]
┣━━14.E2ECRF [167.9M]
┃ ┣━━14-1神经网络序列标注.ts [56.5M]
┃ ┣━━14-2.ts [56.2M]
┃ ┗━━14-3.ts [55.2M]
┣━━15.多层LSTM [257.9M]
┃ ┣━━【第15篇】多层LSTM第二课时.mp4 [76.4M]
┃ ┣━━【第15篇】多层LSTM第三课时.mp4 [130.4M]
┃ ┗━━【第15篇】多层LSTM第一课时.mp4 [51M]
┣━━16.基于卷积的序列到序列学习 [133.5M]
┃ ┣━━16-1卷积序列学习.ts [46.6M]
┃ ┗━━16-2.ts [87M]
┣━━17.谷歌机器翻译 [136.6M]
┃ ┣━━【第17篇】谷歌的神经网络机器翻译系统第二课时.mp4 [111.3M]
┃ ┗━━【第17篇】谷歌的神经网络机器翻译系统第一课时.mp4 [25.3M]
┣━━18.UMT无监督机器翻译 [123.4M]
┃ ┣━━18-1无监督机器翻译.ts [58M]
┃ ┗━━18-2.ts [65.4M]
┣━━19.seq2seq [100M]
┃ ┣━━19-1生成网络.ts [54.6M]
┃ ┗━━19-2.ts [45.3M]
┣━━20.端对端的记忆网络 [88.7M]
┃ ┣━━20-1端对端记忆网络.ts [20M]
┃ ┣━━20-2.ts [40.4M]
┃ ┗━━20-3.ts [28.3M]
┣━━21.QAnet [175.3M]
┃ ┣━━21-1神经网络机器阅读理解.ts [54.4M]
┃ ┣━━21-2.ts [62M]
┃ ┗━━21-3.ts [58.8M]
┣━━22.双向Attention [261.1M]
┃ ┣━━【第22篇】双向Attention第二课时：文精读.mp4 [193.4M]
┃ ┗━━【第22篇】双向Attention第一课时：文导读.mp4 [67.7M]
┣━━23.Dialogue [111.5M]
┃ ┣━━23-1对话生成对抗学习.ts [61.6M]
┃ ┗━━23-2.ts [49.9M]
┣━━24.SeqGAN [107.6M]
┃ ┣━━24-1策略梯度对抗网络.ts [45.3M]
┃ ┗━━24-2.ts [62.3M]
┣━━25.R-GCNs [104M]
┃ ┣━━25-1卷积神经网络建模关系数据.ts [50.2M]
┃ ┗━━25-2.ts [53.8M]
┣━━26.大规模语料模型 [147.8M]
┃ ┣━━26-1神经网络语言模型tensorflow.ts [69.2M]
┃ ┗━━26-2.ts [78.6M]
┣━━27.Transformer-XL [91.1M]
┃ ┣━━27-1attention语言模型.ts [41.5M]
┃ ┗━━27-2.ts [49.6M]
┣━━28.TCN [129.1M]
┃ ┣━━28-1时间卷积网络序列建模.ts [56.5M]
┃ ┗━━28-2.ts [72.6M]
┣━━29.Deep contextualized word representations [341.1M]
┃ ┣━━【第29篇】Deep contextualized word representations第二课时：文精读.mp4 [263M]
┃ ┗━━【第29篇】Deep contextualized word representations第一课时：文导读.mp4 [78.1M]
┣━━30.预训练语言模型 [131.9M]
┃ ┣━━30-1预训练语言模型.ts [63.4M]
┃ ┗━━30-2.ts [68.6M]
┗━━NLP精读文.pdf [2M]
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发表于 2021-1-5 12:00:58
发表于 2021-2-3 17:29:43
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