CS224N学习笔记 绵满 4 人赞同了该文章 传统方式 先探讨一个问题,我们怎么获取一个词语有用的含义? 以前常用的NLP解决方法,使用WordNet,这是一个包含同义词和上位词列表的同义词库 传统NLP中,我们用独热向量作为特征,这导致需要的特征向量维度过大,且由于独热向量都是正交的,所以词与词之间没有关联。
该方法就是将{“The”,“cat”,“over”,“the”,“puddle”}当做一个上下文(或语义背景),然后根据这些单词,预测并产生中心单词“jumped”,这种模型我们称作为CBOW模型。 补充:CBOW Model: 从上下文预测中心词 对于每个单词我们需要学习2个向量: -v: 作为周围单词时的词向量,也称为输入向量 -u:作为中心单词时...
新context词向量(n个词)经过2层BILSTM,每个词都输出隐含层。这一层主要是context词内部进行交互 接两个分类器,分别预测起始词位置与终点词位置 最后的训练损失函数 Pstart(S*):表示正确的那个词位置被预测出的概率分值,越接近1越好 BERT阅读理解 基本架构 BERT vs BiDAF BERT效果好,但是大,有110m-330m,而BiDA...
【CS224N笔记】一文详解神经网络来龙去脉,作者:艾春辉学校:华北电力大学、苏州大学准研究生编辑:王萌(澳门城市大学)NeuralNetworksThestructureoftheneuralnetworkAneur...
cs224n-笔记-lecture01-wordvecs AugBoost关注赞赏支持cs224n-笔记-lecture01-wordvecs AugBoost关注IP属地: 陕西 0.1012020.06.24 11:16:45字数1,805阅读226 目录 人类语言和词语含义 词向量 Word2Vec语言模型介绍 优化方法:梯度下降法 人类语言和词语含义 1.如何表示一个词 定义词语的meaning: 用单词、词组表示...
CS224n 2-Word Vectors, Word Senses, and Neural Classifiers 本文为笔者CS224n课堂笔记 1. Stochastic Gradient Descent 在生成word vectors时, 我们对每一个window迭代地使用SGD, 对每一个window来说, 我们只考虑了很少的words, 所以 非常稀疏: Solution: 使用sparse matrix的update操作, 对整…阅读全文 ...
【CS224N笔记】一文详解神经网络来龙去脉 作者:艾春辉 学校:华北电力大学、苏州大学准研究生 编辑:王萌(澳门城市大学) Neural Networks The structure of the neural network A neuron can be a binary logistic regression unit 公式形式: b: We can have an “always on” feature, which gives a class ...
【2019斯坦福CS224N笔记】(3)神经网络 本文内容我们主要讲述一下深度学习中的神经网络,在此之前,我们先来简单回顾一下机器学习。 [toc] 一、机器学习(ML) 1.ML主要任务 机器学习中主要有两种任务,即分类和回归。(除此之外,还有聚类任务等等) 分类(classification):将实例数据划分到合适的类别中。应用实例:判断网...
CS224n 笔记1-自然语言处理与深度学习简介 1 自然语言处理简介 我们从讨论“什么是NLP”开始本章的内容 1.1 NLP有什么特别之处 自然(人工)语言为什么如此特别?自然语言是一个专门用来表达语义的系统,并且它不是由任何形式的物质表现产生。正因为如此,人工语言与视觉或者其他任何机器学习任务非常不同。
记录,分享cs224n学习笔记 红叶 · 1 篇内容 lecture01-wordvecs1 本章主要介绍了如何在计算机中表示一个词的意思,从WordNet,OneHot,到最重要的Word2Vec算法。我会把本章PPT和参考资料放在文末,以供大家参阅! 1 如何在计算机中表示一个词的意思? 1.1 使用一个包含同义词集和关系的同义词词典之前最常见的NLP...