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深度学习课程提供的所有代码、演示文稿和数据集资源。

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简介:
该深度学习课程提供的所有代码、演示文稿以及数据集资源,特别适合初学者进行学习和探索,并且在成本效益方面表现出色。

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    简介:本专项课程由Deeplearning.ai在Coursera平台上推出,涵盖深度学习核心概念与技术,包括神经网络、卷积网络及递归网络等,旨在培养学员构建智能系统的能力。 Coursera上的深度学习专业化(由deeplearning.ai提供) deeplearning.ai提供的所有课程的编程作业和测验。 授课老师: 笔记 有关Coursera深度学习专业中所有课程的详细面试准备笔记,请参阅相关资料。 设置 运行setup.sh以下载预先训练的VGG-19数据集,并提取所需的所有经过压缩的预训练模型和数据集。 学分 此仓库包含我针对该专业的全部工作。除非另有说明,代码库、测验问题和图表均取自相应课程内容。 编程作业 课程1:神经网络与深度学习 课程2:改善深度神经网络:超参数调整,正则化和优化 课程3:构建机器学习项目 此课程没有PA。但是本课程附带了非常有趣的案例研究测验(如下)。 课程4:卷积神经网络 课程5:序列模型 测验解决方案 课程1:神经网络与深度学习 第1周测验-深度学习简介: 第2周测验-神经
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    本演示文稿探讨了深度学习技术在机器翻译中的应用,通过分析神经网络模型提升翻译质量,并展示实际案例与研究成果。 Yang Liu is a tenured associate professor in the Department of Computer Science and Technology at Tsinghua University. He earned his PhD from the Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, in 2007. His research interests are centered on natural language processing (NLP) and machine translation. Liu has published more than sixty papers in prestigious journals and conferences such as Computational Linguistics, ACL, AAAI, EMNLP, and COLING. He received the Outstanding Paper Award at ACL 2017 and the Meritorious Asian NLP Paper Award from COLING/ACL 2006. Additionally, he was honored with a second prize in the National Science and Technology Progress Awards. Liu has held various leadership roles within his field, including serving as an Executive Committee Member of the Asia-Pacific Chapter of ACL, Editorial Board Member for Computational Linguistics, Associate Editor at ACM TALLIP, Tutorial Co-Chair for ACL 2014, Local Arrangement Co-Chair for ACL 2015, Senior Program Committee member for IJCAI 2016 and Area Chair roles in numerous conferences such as ACL from 2017-2018 and EMNLP from 2016-2018. He also served as the Information Officer of SIGHAN.