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整理:深度学习与NLP
课程带链接完整列表地址
https://deep-learning-drizzle.github.io/index.html#contents
本篇文章内容整理自网络,汇集了大量关于深度学习、强化学习、机器学习、计算机视觉、语音识别、强化学习、图神经网络和自然语言处理相关的各种课程。之前分享过一次,经过一年的更新,又补充了很多2019、2020年的最新资源,补充了一些主题,提供给不间断学习,充实自己的朋友,借下面Hinton的话共勉。
"永不间断地阅读可以帮助你培养你的直觉,然后相信你的直觉,不断地追求它!"
多伦多大学Geoffrey Hinton教授
目录
资源获取链接:https://deep-learning-drizzle.github.io/
深度学习(深度神经网络)
机器学习基础
机器学习的优化
通用机器学习
强化学习
图神经网络
概率图形模型
自然语言处理
自动语音识别
现代计算机视觉
新兵训练营或暑期学校
人工智能鸟瞰
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详解Transition-based Dependency parser基于转移的依存句法解析器
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一个简单有效的联合模型
近年来NLP在法律领域的相关研究工作
让更多的人知道你“在看”
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