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课程介绍
向学员详细讲解斯坦福大学自然语言处理（NLP）cs224n的作业实现技术，采用python+numpy方式实现，使学员可以充分理解自然语言处理（NLP）中主要算法底层实现技术，使学员不仅能够掌握斯坦福教授所讲述的前沿理论，同时掌握各种算法的实现技术。
学员可以加入课程专属的微信群，共同讨论技术问题。同时，还可以与老师一起，参加自然语言处理相关的数据科学比赛，通过比赛来提高算法的应用能力。
本课程为连载课程，每周一更新一课时，内容涵盖一个作业实现细节，价格将上涨10元，心动的同学赶快行动！
课程目录：
作业1之神经网
sigmoid函数
softmax函数和Cross Entropy函数详解
实现简单神经网络
TensorFlow计算图简介
作业1之词向量
随机梯度下降算法
词向量实现
作业1之情感计算
情感计算实现
作业2之softmax
TensorFlow实现softmax
TensorFlow eager execution实现softmax
作业2之依赖分析
依赖分析作业实现
作业2之RNN语言模型
递归神经网络详解
语言模型及实现
作业3之实体识别
实体识别简介
实体识别实现
作业3之RNN与实体识别
基于RNN的实体识别实现
作业3之GRU与实体识别
基于GRU的实体识别实现
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