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任务301：为什么需要递归神经网络？.mp4
任务302：递归神经网络介绍.mp4
任务303：语言模型.mp4
任务304： RNN的深度.mp4
任务305：梯度爆炸和梯度消失.mp4
任务306： Gradient Clipping.mp4
任务307： LSTM的介绍.mp4
任务308： LSTM的应用.mp4
任务309： Bi-Directional LSTM.mp4
任务310： Gated Recurrent Unit.mp4
任务311：问答系统讲解01.mp4
任务312：问答系统讲解02.mp4
任务313： Representation Learning.mp4
任务314： What makes good representation-01.mp4
任务315： What makes good representation-02.mp4
任务316： What makes good representation-03.mp4
任务317： Why Deep.mp4
任务318： Why Deep Learning Hard to Train.mp4
任务319： Ways to Solve Training.mp4
任务320： Dropout 介绍.mp4
任务321：为什么Dropout防止过拟合现象.mp4
任务322：机器翻译.mp4
任务323： Multimodal Learning.mp4
任务324： Seq2Seq模型.mp4
任务325： Seq2Seq训练介绍.mp4
任务326： Inference Decoding.mp4
任务327： Exhaustic Search.mp4
任务328： Beam Search.mp4
任务329：回顾Multimodal Learning.mp4
任务330： Attention注意力机制介绍.mp4
任务331：看图说话介绍.mp4
任务332：图像识别的注意力机制.mp4
任务333：基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4
任务334：基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4
任务335：回顾Seq2Seq模型.mp4
任务336： Seq2Seq的Attention.mp4
任务337： Self-Attention1.mp4
任务338： Self-Attention2.mp4
任务339：深度文本匹配-01.mp4
任务340：深度文本匹配-02.mp4
任务341：回顾Attention.mp4
任务342： RNN LSTM-based models.mp4
任务343： Transformer的结构.mp4
任务344： Each Encoder Block.mp4
任务345： Self-Attention.mp4
任务346： Add Normalize.mp4
任务347： BERT概念.mp4
任务348：回顾Language model.mp4
任务349： masked Language model.mp4
任务350： masked Language model存在的问题.mp4
资料说明.txt