连载｜斯坦福NLP课程 2｜Word Vector Representations：word2vec
Lecture2：Word Vector Representations：word2vec
第2讲继续讨论将单词表示为数字向量的概念和设计单词向量的常用方法。
自然语言处理(NLP)处理理解复杂人类语言交流的关键人工智能技术。本系列讲座全面介绍了应用于NLP的深度学习前沿研究，这种方法最近在许多不同的NLP任务(包括问答和机器翻译)中获得了很高的性能。它强调如何实现、训练、调试、可视化和设计神经网络模型，涵盖了词向量、前馈模型、递归神经网络、递归神经网络、卷积神经网络以及最近涉及到内存组件的模型等主要技术。
【目前社区讲师征集中，欢迎愿意分享的同学联系管理员
【加入社区】
喜欢我们就分享一下吧~~
- 发表于:
- 原文链接：https://kuaibao.qq.com/s/20180829B0S83P00?refer=cp_1026
- 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号（企鹅号）传播渠道之一，根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
- 如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
相关快讯
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货
腾讯云开发者
