CS224N

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cs224n学习笔记1

目录 word vector 词向量 word2vec 模型 Skip-gram 模型 Continuous Bag of Words 连续词袋模型共现矩阵作为词向量组合模型：Glove 词向量的评估 word vector 词向量 one-hot vector 独热码：仅依靠1的位置区分单词，词向量无法相互关联于是考虑用点积结果表征单词相似性，也就有

【CS224n】(lecture11)Question Answering

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1.3 QA在深度学习领域1.4 Beyond textual QA problems 二、阅读理解2.1 reading comprehension2.2 SQuAD数据集（1）SQuAD evaluation, v1.1（2）SQuAD 2.0 2.3 神经网络模型（1）LSTM-based vs BERT models（2）带注意力机制

【CS224n】(task3)Dependency Parsing

一、回顾依存句法分析很多问题都可以转为分类问题，基于转移的依存句法分析器就由预测树结构问题转为预测动作序列问题。有一种方法：编码端：用来负责计算词的隐层向量表示解码端：用来解码计算当前状态的所有动作得分二、CS224n作业要求 Neural Transition-Based Dependency P

CS224n Lecture18：Constituency Parsing, TreeRNNs

Lecture01：Introduction and Word VectorsLecture02：Word Vectors and Word SensesLecture03：Neural NetworksLecture04：BackpropagationLecture05：Dependency ParsingLecture06：Language Models and RNNsLecture07：Vanishing Gradients, Fancy RNNsLecture08：Translation, Se

CS224n Lecture11：Convolutional Networks for NLP

Lecture01：Introduction and Word VectorsLecture02：Word Vectors and Word SensesLecture03：Neural NetworksLecture04：BackpropagationLecture05：Dependency ParsingLecture06：Language Models and RNNsLecture07：Vanishing Gradients, Fancy RNNsLecture08：Translation, Se

[CS224N] Note2

[CS224N] Note2 Word2vec \(P(w_{t+j}|w_t;\theta)\)其中\(\theta\)是词向量参数，是一个客观存在的东西对于Likelihood，已知概率分布求参数即词向量。那么问题就变成\(\max_\theta Likelihood \Rightarrow \min_\theta Objective\) 对于Likelihood中的概率连乘，概率使用\(P(o|c)\)

重磅 | cs224n在Pytorch 中实现各种Deep NLP模型

重磅干货，第一时间送达 1 About CS224N 「CS224n：深度自然语言处理课程」（ Natural Language Processing with Deep Learning），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Chri

cs224n - class 2 Glove

借鉴： https://zhuanlan.zhihu.com/p/60208480 http://web.stanford.edu/class/cs224n/slides/cs224n-2020-lecture02-wordvecs2.pdf https://www.bilibili.com/video/BV1pt411h7aT?p=3 https://www.bilibili.com/video/BV1mb411e769?p=2 https://nlp.stanford.edu/pubs/glove

CS224n 课程学习笔记 Lesson2

文章目录主要内容一、Glove模型二、Intrinsic and Extrinsic Evaluation1. Intrinsic Evaluation2. Extrinsic Evaluation 主要内容 Glove模型；intrinsic and extrinsic evaluation 参考资料：讲义一、Glove模型构建co-occurrence matrix: 使用least squares objectiv

最新发布！斯坦福 CS224n 出作业视频详细讲解啦！

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斯坦福 CS224n 中文笔记整理活动 | ApacheCN

参与方式：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 整体进度：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/issues/1 项目仓库：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh 贡献指南请您勇敢地去翻译和改进翻译。

cs224n - Vanishing Gradients and Fancy RNNs

Vanishing Gradients and Fancy RNNs Vanishing gradient problem Why is vanishing gradient a problem? Another explanation: Gradient can be viewed as a measure of the effect of the past on the future. If the gradient becomes vanishingly small over longe

word2vec

首先感谢一下joey老师，通过深度之眼这个平台认识的 skip-gram听cs224n老师几次，总是没有完全理解，这次有了一个较好的认识。先附上官方note https://web.stanford.edu/class/cs224n/readings/cs224n-2019-notes01-wordvecs1.pdf 先大致写一下这个note里面有讲什么吧： Introductio