"【NLP CS224N笔记】Lecture 1 Introduction of NLP" "【NLP CS224N笔记】Lecture 2 Word Vector Representations: word2vec"
原创
2021-05-20 23:14:04
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review: Word2vec: More detailsHow do we have usable meaning in a computer?wordNet的问题:? 1. 词语跟词语之间存在一定的语境差别 2. 有些单词的新含义缺少 3. 需要主观调整 4. 无法计算单词相似度word2vec步骤: 1. 寻找大量的文本 2. 固定词汇表中的每个单词都
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2021-04-10 12:32:58
324阅读
review: Word2vec: More detailsHow do we have usable meaning in a computer?wordNet的问题:? 1. 词语跟词语之间存在一定的语境差别 2. 有些单词的新含义缺少 3. 需要主观调整 4. 无法计算单词相似度word2vec步骤: 1. 寻找大量的文本 2. 固定词汇表中的每个单词都
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2021-04-10 12:33:03
372阅读
学习总结文章目录学习总结一、QA介绍1.1 QA的分类：1.2 QA的框架1.1 QA在深度学习领域1.2 Beyond textual QA problems
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2022-08-25 10:38:48
873阅读
CS224n，基于转移的神经网络 依存句法分析作业（1）Adam和dropout的理解（2）完成parser_transition文件的几个关键函数
原创
2022-08-25 10:40:02
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（1）语言模型： 预测下⼀个单词 的系统（2）递归神经网络：⼀系列神经网络- 采用任意长度的顺序输入- 在每一步上应用相同的权重- 可以选择在每一步上生成输出（3）递归神经网络 ≠ 语言模型。RNNs构建LM。
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2022-08-25 10:45:18
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多多指教呀。2021年1月12日，又一季Stanford CS...
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2023-05-02 08:53:25
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学习总结Transformer 的进一步改进可能在于以下几个方向：0.1 理论分析Transfor
原创
2022-11-16 11:13:16
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I. 什么是NLP NLP全称是 Natural Language Processing ，即 自然语言处理 ，这是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 NLP涉及的几个层次由下图所示。可以看到输入数据有两大类，分别是语音和文字。在接收到数据之后还需要做一系列的处理。 首先是speech数
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2021-05-01 19:28:49
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学习总结（1）adam和dropout是算法岗面试的常考题，下面的问题是源自斯坦福大学NLP的CS224n作业assignment3的2道题。
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2022-10-05 20:52:39
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(a) theory 证明对于任意输入向量x和常数c，softmax的输出不会随着c的改变而改变，即softmax(x) = softmax(x+c) note：在实际使用中，经常利用这个性质，将每个元素x减去最大的那个元素，即最大值为0. 证明：利用softmax的公式分别将两边展开计算即可。 (
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2019-01-08 18:36:00
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学习总结文章目录学习总结内容简介：一、从 RNN 到基于注意力的 NLP 模型1.
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2022-11-16 11:13:50
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重磅干货，第一时间送达1AboutCS224N「CS224n：深度自然语言处理课程」（NaturalLanguageProcessingwithDeepLearning），由斯坦福大学出品，让你在了解丰富的自然语言处理基础理论的同时，学会将运用神经网络到实际问题中。主讲人为斯坦福大学人工智能实验室主任，著名计算机科学家ChristopherManning教授，1月份课程阅读材料已公布。本课程自20
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2020-12-15 16:16:19
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# 学习总结（1）dependency parsing是依存关系语法分析，简称为依存分析。
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2022-08-25 10:44:30
1360阅读
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 NetworksTh
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2021-06-24 18:01:37
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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 NetworksThe structure of the neural networkA neur...
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2022-07-27 09:06:12
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I. 复习word2vec的核心思路 1. Skip gram 模型示意图： 2.word vectors的随机梯度 假设语料库中有这样一行句子： I love deep learning and NLP 中心词为 deep ，那么在计算梯度的时候则可以得到如下的梯度向量。 可以很明显地看到该向量非
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2021-05-01 19:28:46
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(a) 推导sigmoid的导数公式 y = 1/(1+exp( x)) Answer： y' = y (1 y) sigmoid的导数形式是十分简洁的，这也是sigmoid函数使用广泛的一个原因。 (b) 当使用交叉熵作为loss function时，推导其梯度公式，输入的y是一个one hot向
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2019-01-08 18:39:00
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/apachecn/stanford-cs224...
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2023-07-14 20:24:44
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