CS224n-2019 学习笔记 课程主页:Stanford / Winter 2019 课程视频:YouTube 课程材料: LooperXX/CS224n-2019 国内视频资源:2019版|英文字幕(仍在更新) || 2019版|英文字幕(全)||2017版|中英字幕 我在学习过程中对 Lecture 和 Note 进行了中文笔记整理,本来是放在自己的博客上的,不过由于现在主要在知乎上记录...
本节,我们将进一步研究如何向计算机表示单词:整理各类词向量的表示方法,并尝试评估词向量的好坏。 往期文章:【第一篇-计算机如何理解单词】 笔者最近有点懒……原本是想一周双更的,结果却成了两周一更。反正慢工出细活。等读者看到本系列文章的时候,CS224N二十讲中文笔记应该已经更新完了。 1. 多种多样的词向...
What is the intuition behind SoftMax function? 2019版CS224N中文笔记(3)神经网络基础知识-上 深度学习(一)——MP神经元模型, BP算法, 神经元激活函数, Dropout 本文使用
【2019斯坦福CS224N笔记】(1)如何计算机理解人类语言 [toc] 写在前面 NLP——Natural Language Processing,其中自然语言指的就是人类语言。它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓自然,是为了区分一些人造语言,类似C、Python等人为设计的语言。NLP的应用无处...
本文为2019版CS224N中文笔记系列第二篇文章，主要探讨如何向计算机表示单词以及如何评估词向量的优劣。正文如下：在上一讲中，我们知道计算机是以编码形式存储语言文字，如汉字“你”在UTF-8编码下是“你”，在Unicode编码下是“\u6211”。然而，这样的表示只有助于信息的存储，不利于信息的计算。因此，...
后来,基于统计学习方法的兴起使得人们越来越依靠大规模语料进行实验。其中比较著名的两个树库有PTB(英文)和CTB(中文)两个,当然也有其他语言的语料库(UTB)。为实验提供了大量可用的信息,比如句法信息,词性,以及其他语言学特征等。另一个比较重要的功能就是为模型提供了评判标准。毕竟一人一世界,千人千雷特。
2019斯坦福CS224n深度学习自然语言处理笔记(1)Word2Vec与Glove 主要介绍了什么是自然语言处理,以及自然语言处理中最基础的工作——如果和表示词的意思的相关工作。接下来,主要介绍一下分类模型和神经网络,并以命名实体识别举例说明神经网络的运行过程。最后简要介绍一下矩阵运算。
2019斯坦福CS224n深度学习自然语言处理笔记(3)反向传播与计算图 目录 1. 矩阵梯度下降及一些小贴士 1.1 梯度下降 1.2注意事项 1.3 窗口模型中的梯度下降 1.4 使用词向量的陷阱 2. 计算图模型与反向传播 2.1 单个结点的反向传播 2.2 一个具体的例子 2.3 自动求导 ...
该示例主要包含两部分:1.训练Word2vec模型和Doc2vec模型;2.用训练好的Word2vec模型和Doc2vec模型分别进行词相似度计算和句子相似度计算。 本例中采用的数据是13万多本中文科技图书的一级目录标题,将图书目录标题按行存储,每行是一个标题 智能推荐 2019年CS224N课程笔记-Lecture 2: Word Vectors and Word Senses...
2019年CS224N课程笔记-Lecture 1: Introduction and Word Vectors,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。