《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。本资源是官方提供的免费源代码。
2021-08-18 16:09:49
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这门课程是“深度学习入门系列培训教程”的后续内容，深度学习进阶系列培训课程概况：在深度学习入门系列的课程中，我们基本掌握了一些基础知识，在这门课程中我们将进一步学习深度学习原理、核心内容。包括深度置信网络DBN学习，卷积神经网络CNN入门到精通，深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM的构建以及使用。后一部分我们也会稍微讲解一些人工智能前沿的发展强化学习RL，迁移学习TL和生成式对抗网络GAN。
2021-08-03 19:59:41
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