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你将从本课程中学到的内容
- 1
概述
词嵌入
- 1
简介
- 2
术语表
- 3
嵌入(Embeddings)
- 4
Skip-gram
- 5
嵌入矩阵
- 6
候选采样
- 7
嵌入损失
- 8
余弦相似度
- 9
K-最近邻
- 10
测验
语言模型
- 1
简介
- 2
语言模型
- 3
填充
- 4
RNN/LSTM
- 5
Dropout
- 6
多层结构
- 7
LSTM 输出
- 8
计算损失
- 9
预测
- 10
张量索引
- 11
测验
文本分类
- 1
简介
- 2
情感分析
- 3
嵌入(Embeddings)
- 4
双向LSTM
- 5
Logits
- 6
损失
- 7
分类
- 8
改进模型
- 9
测验
Seq2Seq模型
- 1
简介
- 2
训练数据
- 3
终止状态
- 4
组合状态
- 5
编码器-解码器
- 6
注意力
- 7
训练采样器
- 8
解码器对象
- 9
解码输出
- 10
计算损失
- 11
推理解码
- 12
模型优化
- 13
数据集
- 14
测验
- 15
课程总结
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Course Author:Anonymous User