【中英双语】吴恩达深度学习专项第五课：序列模型

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Parts

  1. P1 · [中文] 01 为什么需要序列模型
  2. P2 · [中文] 02 符号约定
  3. P3 · [中文] 03 循环神经网络模型
  4. P4 · [中文] 04 通过时间反向传播
  5. P5 · [中文] 05 不同类型的RNN
  6. P6 · [中文] 06 语言模型与序列生成
  7. P7 · [中文] 07 采样新颖序列
  8. P8 · [中文] 08 RNN的梯度消失
  9. P9 · [中文] 09 门控循环单元GRU
  10. P10 · [中文] 10 长短期记忆LSTM
  11. P11 · [中文] 11 双向RNN
  12. P12 · [中文] 12 深层RNN
  13. P13 · [中文] 13 词表示
  14. P14 · [中文] 14 使用词嵌入
  15. P15 · [中文] 15 词嵌入的性质
  16. P16 · [中文] 16 嵌入矩阵
  17. P17 · [中文] 17 学习词嵌入
  18. P18 · [中文] 18 Word2Vec
  19. P19 · [中文] 19 负采样
  20. P20 · [中文] 20 GloVe词向量
  21. P21 · [中文] 21 情感分类
  22. P22 · [中文] 22 词嵌入去偏
  23. P23 · [中文] 23 基本模型
  24. P24 · [中文] 24 挑选最可能的句子
  25. P25 · [中文] 25 集束搜索Beam Search
  26. P26 · [中文] 26 集束搜索的改进
  27. P27 · [中文] 27 集束搜索的错误分析
  28. P28 · [中文] 28 BLEU分数（可选）
  29. P29 · [中文] 29 注意力模型直觉
  30. P30 · [中文] 30 注意力模型
  31. P31 · [中文] 31 语音识别
  32. P32 · [中文] 32 触发词检测
  33. P33 · [中文] 33 Transformer网络直觉
  34. P34 · [中文] 34 自注意力
  35. P35 · [中文] 35 多头注意力
  36. P36 · [中文] 36 Transformer网络
  37. P37 · [中文] 37 结语与感谢
  38. P38 · [英文] 01 Why Sequence Models
  39. P39 · [英文] 02 Notation
  40. P40 · [英文] 03 Recurrent Neural Network Model
  41. P41 · [英文] 04 Backpropagation Through Time
  42. P42 · [英文] 05 Different Types of RNNs
  43. P43 · [英文] 06 Language Model and Sequence Generation
  44. P44 · [英文] 07 Sampling Novel Sequences
  45. P45 · [英文] 08 Vanishing Gradients with RNNs
  46. P46 · [英文] 09 Gated Recurrent Unit GRU
  47. P47 · [英文] 10 Long Short Term Memory LSTM
  48. P48 · [英文] 11 Bidirectional RNN
  49. P49 · [英文] 12 Deep RNNs
  50. P50 · [英文] 13 Word Representation
  51. P51 · [英文] 14 Using Word Embeddings
  52. P52 · [英文] 15 Properties of Word Embeddings
  53. P53 · [英文] 16 Embedding Matrix
  54. P54 · [英文] 17 Learning Word Embeddings
  55. P55 · [英文] 18 Word2Vec
  56. P56 · [英文] 19 Negative Sampling
  57. P57 · [英文] 20 GloVe Word Vectors
  58. P58 · [英文] 21 Sentiment Classification
  59. P59 · [英文] 22 Debiasing Word Embeddings
  60. P60 · [英文] 23 Basic Models
  61. P61 · [英文] 24 Picking the Most Likely Sentence
  62. P62 · [英文] 25 Beam Search
  63. P63 · [英文] 26 Refinements to Beam Search
  64. P64 · [英文] 27 Error Analysis in Beam Search
  65. P65 · [英文] 28 Bleu Score Optional
  66. P66 · [英文] 29 Attention Model Intuition
  67. P67 · [英文] 30 Attention Model
  68. P68 · [英文] 31 Speech Recognition
  69. P69 · [英文] 32 Trigger Word Detection
  70. P70 · [英文] 33 Transformer Network Intuition
  71. P71 · [英文] 34 Self-Attention
  72. P72 · [英文] 35 Multi-Head Attention
  73. P73 · [英文] 36 Transformer Network
  74. P74 · [英文] 37 Conclusion and Thank You
Description 
吴恩达深度学习专项⑤《序列模型》完整课｜中英双语可切换

📌 本期看点
· RNN / GRU / LSTM / 双向与深层 RNN：序列建模基本功
· Word2Vec、GloVe、词嵌入去偏与情感分类
· Beam Search、Attention，再到语音识别与触发词检测
· Transformer 直觉：自注意力、多头注意力与完整网络
· 真中文配音 + 英文原声双轨，专项五门完整收官

🧭 观看指南
共 37 讲。P1–P37 为中文配音版，P38–P74 为英文原声版，可按需切换。
本课为深度学习专项第五门；建议先完成①–④再学本课。

🎯 适合人群
想系统补 NLP / 序列模型与 Attention 基础的转码自学、计算机相关同学。

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