注意力模型直观理解 (Attention Model Intuition)在本周大部分时间中，你都在使用这个编码解码的构架（a Encoder-Decoder architecture）来完成机器翻译。当你使用RNN读一个句子，于是另一个会输出一个句子。我们要对其做一些改变，称为注意力模型（the Attention Model），并且这会使它工作得更好。注意力模型或者说注意力这种思想（The a

触发字检测 (Trigger Word Detection)现在你已经学习了很多关于深度学习和序列模型的内容，于是我们可以真正去简便地描绘出一个触发字系统（a trigger word system），就像上节视频中你看到的那样。随着语音识别的发展，越来越多的设备可以通过你的声音来唤醒，这有时被叫做触发字检测系统（rigger word detection systems）。我们来看一看如何建立一

集束搜索 (Beam Search)这节视频中你会学到集束搜索（beam search）算法，上节视频中我们讲了对于机器翻译来说，给定输入，比如法语句子，你不会想要输出一个随机的英语翻译结果，你想要一个最好的，最可能的英语翻译结果。对于语音识别也一样，给定一个输入的语音片段，你不会想要一个随机的文本翻译结果，你想要最好的，最接近原意的翻译结果，集束搜索就是解决这个最常用的算法。这节视频里，你会明白

语音识别 (Speech Recognition)现今，最令人振奋的发展之一，就是seq2seq模型（sequence-to-sequence models）在语音识别方面准确性有了很大的提升。这门课程已经接近尾声，现在我想通过剩下几节视频，来告诉你们，seq2seq模型是如何应用于音频数据的（audio data），比如语音（the speech）。什么是语音视频问题呢？现在你有一个音频片段xx

聚类介绍k-means属于非监督学习算法：只有特征值，没有目标值k-means的原理距离的计算可以用欧式距离k-means APIsklearn.cluster.KMeansn_clusters：表示分类的个数，多少个类别k-means对Instacart Market用户聚类1、降维之后的数据2、k-means聚类3、聚类结果显示数据链接：https://www.kaggle.com/c/ins