DeepLearning.ai深度学习课程笔记
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  • Introduction
  • 第一门课 神经网络和深度学习(Neural-Networks-and-Deep-Learning)
  • 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、 正 则 化 以 及 优 化 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regulariza
    • 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and
  • 第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)
    • 第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)
  • 第四门课 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
    • 第四门课 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
  • 第五门课 序列模型(Sequence Models)
    • 第五门课 序列模型(Sequence Models)
      • 第一周 循环序列模型(Recurrent Neural Networks)
      • 第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings)
      • 第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism)
        • 3.1 基础模型(Basic Models)
        • 3.2 选择最可能的句子(Picking the most likely sentence)
        • 3.3 集束搜索(Beam Search)
        • 3.4 改进集束搜索(Refinements to Beam Search)
        • 3.5 集束搜索的误差分析(Error analysis in beam search)
        • 3.6 Bleu 得分(选修)(Bleu Score (optional))
        • 3.7 注意力模型直观理解(Attention Model Intuition)
        • 3.8注意力模型(Attention Model)
        • 3.9语音识别(Speech recognition)
        • 3.10触发字检测(Trigger Word Detection)
        • Neural machine translation with attention
        • nmt_utils.py
        • Trigger word detection
        • td_utils.py
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  1. 第五门课 序列模型(Sequence Models)
  2. 第五门课 序列模型(Sequence Models)

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism)

3.1 基础模型(Basic Models)3.2 选择最可能的句子(Picking the most likely sentence)3.3 集束搜索(Beam Search)3.4 改进集束搜索(Refinements to Beam Search)3.5 集束搜索的误差分析(Error analysis in beam search)3.6 Bleu 得分(选修)(Bleu Score (optional))3.7 注意力模型直观理解(Attention Model Intuition)3.8注意力模型(Attention Model)3.9语音识别(Speech recognition)3.10触发字检测(Trigger Word Detection)Neural machine translation with attentionnmt_utils.pyTrigger word detectiontd_utils.py
Previousemo_utils.pyNext3.1 基础模型(Basic Models)

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