Скачать с ютуб видео 动手学深度学习第十六课：词向量（word2vec）

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: 动手学深度学习第十六课：词向量（word2vec） в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно 动手学深度学习第十六课：词向量（word2vec） или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон 动手学深度学习第十六课：词向量（word2vec） в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

动手学深度学习第十六课：词向量（word2vec）

资源网站: https://zh.d2l.ai （GitHub: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh ），纸质书详情见资源网站（上架4周重印2次，累计3万册）。 English version: https://www.d2l.ai （GitHub: https://github.com/d2l-ai/d2l-en ）最接近课程视频中的课件: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh/rele... ===== 词向量（word embedding）已逐渐成为自然语言处理的基础知识。本课将以word2vec为例，着重介绍两套模型：跳字模型（Skip-gram）和连续词袋模型（CBOW），以及两套近似训练法：负采样（Negative sampling）和层序softmax（Hierarchical softmax）。本节课的大致安排： [10 mins]：词向量和word2vec概述。 [15 mins]：跳字模型。 [15 mins]：连续词袋模型。 [10 mins]：负采样。 [10 mins]：层序softmax。

Comments