摘要：
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 🚀 文章来源：K同学的学习圈子 📌 本周任务： 理解文中代码逻辑并成功运行 自定义输入一段英文文本进行预测（拓展内容，可自由发挥） 数据：Wikitext-2数据集 WikiText 英语词库 阅读全文
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📌 本周任务： 了解Transformer 一、Transformer宏观结构¶ 编码部分（encoders）由多层编码器（Encoder）组成。解码部分（decoders）也是由多层的解码器（Decoder）组成。每层编码器、解码器网络结构是一样的，但是不同层编码器、解码器网络结构不共享参数。 阅读全文
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🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 🚀 文章来源：K同学的学习圈子 📌 本周任务： 请根据N5、N6周内容，为解码器添加上注意力机制 数据：链接 一、前期准备工作¶ 0、导入包¶ In [ ]: from __future__ 阅读全文
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🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 📌 本周任务： 结合训练中N5周的内容理解本文代码 数据：链接 一、前期准备工作¶ 0、导入包¶ In [1]: from __future__ import unicode_literals, 阅读全文
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📌 本周任务： - 了解seq2seq是什么？ - 基于RNN的seq2seq模型如何处理文本/长文本序列？ - seq2seq模型处理长文本序列有哪些难点？ - 基于RNN的seq2seq模型如何结合attention来改善模型效果？ - 可以先尝试着自己编写代码（下周更新） ## 一、seq2 阅读全文
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一、基本准备¶ 1、导入包：与train一致¶ In [ ]: import numpy as np import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import 阅读全文
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一、基本准备¶ 1、导入包¶ In [ ]: import numpy as np import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import Dataset, 阅读全文
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🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 📌 本周任务： ● 结合Word2Vec文本内容（第1列）预测文本标签（第2列） ● 尝试根据第2周的内容独立实现，尽可能的不看本文的代码 ● 进一步了解并学习Word2Vec 任务说明 本次将 阅读全文
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🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 📌 本周任务： ● 阅读NLP基础知识里Word2vec详解一文，了解并学习Word2vec相关知识 ● 学习本文内容，在下一篇文章中，将使用Word2vec辅助完成文本分类任务 数据集：htt 阅读全文
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🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 本周任务： 根据文本内容（第1列）预测文本标签（第2列） 尝试根据第一周的内容独立实现，尽可能的不看本文的代码 一、准备工作¶ 1、环境安装¶ 本次环境与N1一致，但是这次调用本地的中文数据集，同 阅读全文