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09.深度之眼
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人工智能Paper论文精读班（NLP方向）
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资料
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论文
【第10篇】动态卷积网络和n-gram思想用于句分类
【第11篇】fasttext
【第12篇】层次化attention机制用于文档分类
【第13篇】PCNNATT
【第14篇】E2ECRF
【第15篇】多层LSTM
【第16篇】基于卷积网络的seq2seq
【第17篇】谷歌神经网络
【第18篇】UMT
【第19篇】seq2seq
【第1篇】综述：《Deep Learning》
【第20篇】End-to-End Memory Networks
【第21篇】QANet
【第22篇】双向attention
【第23篇】Dialogue
【第24篇】SeqGAN
【第25篇】R-GCNs
【第26篇】大规模语料模型
【第27篇】Transformer-XL
【第28篇】TCN （Temporal Convolutional Networks）
【第29篇】一种新型深度语境化词表征【第29篇】一种新型深度语境化词表征
【第2篇】词向量
【第30篇】BERT--NAACL
【第3篇】句和文档的embedding
【第4篇】机器翻译
【第5篇】transformer
【第6篇】GloVe
【第7篇】Skip Thought
【第8篇】TextCNN
【第9篇】基于字符“从0开始学习”的文本分类
