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在本課中我們將專注在序列數據上并講解機器學習方法如何來處理這種類型的數據。我們首先介紹關于序列建模的基礎概念，包括常用架構如RNN、LSTM。隨后我們將介紹序列到序列解碼和他的應用。

【導讀】來自Sayak Paul講解的 模型優化基礎，值得學習

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【導讀】這一份最新216頁的ppt概述《深度學習自然語言處理》，包括神經網絡基礎，詞向量表示，序列句子表示，分類標注、生成句子，預訓練。

主題： Deep Sequence Modeling

簡介：

• 一個序列建模問題：預測下一個單詞

• 循環神經網絡（RNNs）

• 時間反向傳播（BPTT）

• 長短期記憶（LSTM）網絡

• RNN應用

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization