Assignment 2 依存句法分析 作业文档 附件代码 提示:下载可能会很慢。 Part 1 理解词向量 这部分是关于词向量的一些数学推导。 我们希望词向量能非常好地“等于”(或者说“拟合”)单词的含义。我们需要数学工具来衡量拟合的程度。 同样的思想基础:单词的含义完全由上下文决定(这不一定是正确的,但这是一个理论假设...
它能将一个含任意实数的 K 维向量z“压缩”到另一个 K维实向量σ(z)中,使得每一个元素的范围都在(0,1)之间,并且所有元素的和为 1(也可视为一个 (k-1)维的 hyperplan,因为总和为 1,所以是 subspace)。该函数的形式通常按下面的式子给出: σ(z)j=ezj∑k=1Kezkfor j = 1, ...,K. 交叉熵 ...
我写的代码已经上传到github上: https://github.com/beyondguo/CS224n-notes-and-codes/tree/master/assignment 2 我这里想单独记录一下一些编程技巧: numpy中各种矩阵运算的维度问题 如何用Vectorization来替换掉低效的for训练。 python乘法、np.multiply()和np.dot() 一图以蔽之: 总之,np.multiply()和普通的乘...
内容介绍cs 224n作业2assignment2-soln.pdf,add prediction op q1 classifier.py add loss op add training op q1 classifier.py q1 classifier.py Config SHIFT LEFT-ARC RIGHT-ARC CS 224n: Assignment #2 ROOT I parsed this sentence correctly stack buffer new depe
综合cs 224n作业2assignment2任务.pdf,add prediction op q1 classifier.py add loss op add training op q1 classifier.py q1 classifier.py Config SHIFT LEFT-ARC RIGHT-ARC ROOT I parsed th s sentence correct y SHIFT SHIFT LEFT-ARC init parse step PartialParse q
# refer: https://github.com/zysalice/cs224/blob/master/assignment2/q2_parser_transitions.py partial_parses = [PartialParse(s) for s in sentences] unfinished_parse = partial_parses while len(unfinished_parse) > 0: minibatch = unfinished_parse[0:batch_size] # perform transition and single...
斯坦福cs231n课程记录——assignment2 Dropout 目录Dropout原理 Dropout实现 Dropout运用 作业问题 参考文献 一、Dropout原理 作用:regularize neural networks by randomly setting some features to zero during the forward pass. 二、Dropout实现 1.dropout_forward 2.dropout_backward... ...
CS224n (Spring 2017) assignment 2---2. Neural Transition-Based Dependency Parsing,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
cs224n assignment2 word2vec lab2 word2vec part 1 了解word2vec# 在word2vec中,通过矢量点积和应用softmax函数 P(O=o,C=c)=exp(uTo)∑w∈Vocabexp(uTwvc)P(O=o,C=c)=exp(uoT)∑w∈Vocabexp(uwTvc) 这其中u0u0是词oo 的外部向量,vcvc 是词vv 的中心向量。为了包含这些参数,计算中共...
这里回顾CS224N Assignment 2的内容,Assignment 1比较基础,这里从略。 1.Understanding word2vec (a) 注意只有当w=o时,我们才有yw=1,其余情形均为0,所以 −∑w∈Vocabywlog(y^w)=−log(y^o) (b)Jnaive-softmax(vc,o,U)=−logP(O=o|C=c)=−logexp(uo⊤vc)...