301-350
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任务301： 为什么需要递归神经网络？
任务302： 递归神经网络介绍
任务303： 语言模型
任务304： RNN的深度
任务305： 梯度爆炸和梯度消失
任务306： Gradient Clipping
任务307： LSTM的介绍
任务308： LSTM的应用
任务309： Bi Directional LSTM
任务310： Gated Recurrent Unit
任务311： 问答系统讲解01
任务312： 问答系统讲解02
任务313： Representation Learning
任务314： What makes good representation 01
任务315： What makes good representation 02
任务316： What makes good representation 03
任务317： Why Deep
任务318： Why Deep Learning Hard to Train
任务319： Ways to Solve Training
任务320： Dropout 介绍
任务321： 为什么Dropout防止过拟合现象
任务322： 机器翻译
任务323： Multimodal Learning
任务324： Seq2Seq模型
任务325： Seq2Seq训练介绍
任务326： Inference Decoding
任务327： Exhaustic Search
任务328： Beam Search
任务329： 回顾Multimodal Learning
任务330： Attention注意力机制介绍
任务331： 看图说话介绍
任务332： 图像识别的注意力机制
任务333： 基于GAN及强化学习的文本生成 01
任务334： 基于GAN及强化学习的文本生成 02
任务335： 回顾Seq2Seq模型
任务336： Seq2Seq的Attention
任务337： Self Attention1
任务338： Self Attention2
任务339： 深度文本匹配 01
任务340： 深度文本匹配 02
任务341： 回顾Attention
任务342： RNN LSTM based models
任务343： Transformer的结构
任务344： Each Encoder Block
任务345： Self Attention
任务346： Add Normalize
任务347： BERT概念
任务348： 回顾Language model
任务349： masked Language model
任务350： masked Language model存在的问题