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任务301：为什么需要递归神经网络？.mp4
任务302：递归神经网络介绍.mp4
任务303：语言模型.mp4
任务304： RNN的深度.mp4
任务305：梯度爆炸和梯度消失.mp4
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任务307： LSTM的介绍.mp4
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任务311：问答系统讲解01.mp4
任务312：问答系统讲解02.mp4
任务313： Representation Learning.mp4
任务314： What makes good representation-01.mp4
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任务320： Dropout 介绍.mp4
任务321：为什么Dropout防止过拟合现象.mp4
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任务325： Seq2Seq训练介绍.mp4
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任务329：回顾Multimodal Learning.mp4
任务330： Attention注意力机制介绍.mp4
任务331：看图说话介绍.mp4
任务332：图像识别的注意力机制.mp4
任务333：基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4
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任务335：回顾Seq2Seq模型.mp4
任务336： Seq2Seq的Attention.mp4
任务337： Self-Attention1.mp4
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任务341：回顾Attention.mp4
任务342： RNN LSTM-based models.mp4
任务343： Transformer的结构.mp4
任务344： Each Encoder Block.mp4
任务345： Self-Attention.mp4
任务346： Add Normalize.mp4
任务347： BERT概念.mp4
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任务350： masked Language model存在的问题.mp4
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