机器学习-白板推导系列-合集

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https://mooc.study.163.com/course/2001280005视频仅供学习使用，若侵权请联系删除！这是深度学习工程师微专业的第五门课。通过这门课的学习，你将会：-理解如何构建并训练循环神经网络（RNN），以及一些广泛应用的变体，例如GRU和LSTM-能够将序列模型应用到自然语言问题中，包括文字合成。-能够将序列模型应用到音频应用，包括语音识别和音乐合成。

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zh.d2l.ai视频仅供学习交流使用，若侵权请联系删除资源链接：zh.d2l.ai全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。不仅将阐述算法原理，还将基于Apache MXNet对算法进行实现，并实际运行它们。

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YouTubeELMO, BERT, GPT讲解

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本课程首先会介绍一些背景知识，包括Word Embedding、RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq模型和Attention机制等。然后介绍BERT的基础Transformer模型，这个模型最初用于机器翻译，但是它提出的Self-Attention被用于替换传统的RNN/LSTM/GRU模型。再然后是介绍BERT出现之前的Universal Sentence Embedding模型，包括ELMo和OpenAI GPT。最后介绍BERT模型，介绍代码分析和案例，通过解决实际问题加深理解。

这是2017年在雷锋网分享的直播公开课。并不是科普知识，而是涉及很多专业名词的内容。很多给我私信想入门深度学习的孩子可以看看。PPT地址：https://github.com/YJango/tensorflow_basic_tutorial/blob/master/深层学习设计理念加文字.pdf知乎地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26647094

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