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自然语言处理之动手学词向量(word embedding)视频教程

课程目标: 词向量(Word embedding)是深入学习技术在自然语言处理中应用的基础,因此掌握好...

5分 共62课时 共11小时45分钟 更新时间: 30天前

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课程目标
词向量(Word embedding)是深入学习技术在自然语言处理中应用的基础,因此掌握好词向量是学习深度学习技术在自然语言处理用应用的重要环节。本课程从One-hot编码开始,word2vec、fasttext到glove讲解词向量技术的方方面面,每个技术点环节都有相应的小案例,以更加巩固相应知识
适用人群
自然语言处理爱好者、自然语言处理从业者、人工智能从业者、机器学习从业者
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    讲师介绍

    杨海天

    Bruce

    讲师评分:4.4

    就职于中科院某研究所,长期从事深度学习与机器学习研究工作,主持多项科技专项,并带领团队深入一线研发并落地,2项专利的拥有者,在SIGIR、CIKM及AAAI的国际会议发表多篇文章。

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