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机器学习面试题汇总与解析——NLP

本章讲解知识点

    1. 什么是 NLP
    1. 循环神经网络(RNN)
    1. RNN 变体
    1. Attention 机制
    1. RNN 反向传播推导
    1. LSTM 与 GRU
    1. Transformer
    1. Bert
    1. GPT
    1. 分词算法分类
    1. CBOW 模型与 Skip-Gram 模型


  • 本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。
  • 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。
  • 本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵
  • 如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。
  • 相信大家都有着高尚的灵魂,请尊重我的知识产权,未
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