笔记-cs224n（基于深度学习的自然语言处理）

最新推荐文章于 2024-01-21 03:41:22 发布
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#自然语言处理 #深度学习 #cs224n

正在学习CS224n课程，复习深度学习基础知识，并深入了解NLP领域的模型如RNN、GRU、LSTM等。课程为全英文，国内暂无字幕版。参考了一位牛人的笔记，每节课后查看有助于加深理解。

最近在看cs224n的课程，一来可以复习下深度学习基础知识，二来了解学习下在NLP领域使用较多的深度学习模型（RNN、GRU、LSTM…）。授课视频为全英文，国内好像暂时没有带字幕的版本，不懂的地方回放下就好，观看压力不是很大。另参考一位牛人的笔记，对每节课做了很好的总结，每节课看完后去看下博客可以加深理解。给出链接如下：

cs224n课程主页

自然语言处理-码农场

《AI大模型开发笔记》——基于深度学习的自然语言处理
qq837993702的博客
01-08 4100
Bi-LSTM即双向LSTM, 它没有改变LSTM本身任何的内部结构, 只是将LSTM应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出.
2019斯坦福CS224n深度学习自然语言处理笔记（1）——绪论与Word2Vec
刘炫320的博客
04-04 2119
本文内容整理自2019年斯坦福CS224n深度学习自然语言处理课程，其笔记为本人听课心得，重点在于对于知识内容的思考，并非课程原文笔记，应称为课后笔记。 1.绪论 在本堂课中，其基础技能需要懂得并应用：Ipython，numpy和Pytorch。其他的关于自然语言处理和深度学习，上了这堂课，你就会了解。 1.1 语言的来源 语言，语言是传递信息的声音和文字，是人类沟通的主要方式（其他方式包括图像、...
一文了解基于深度学习的自然语言处理研究
qq_38773180的博客
09-29 1439
目前，人工智能领域中最热的研究方向当属深度学习。深度学习的迅速发展受到了学术界和工业界的广泛关注，由于其拥有优秀的特征选择和提取能力，对包括机器翻译、目标识别、图像分割等在内的诸多任务中产生了越来越重要的影响。同时在自然语言处理( Natural Language Processing，NLP) 、计算机视觉( Computer Vision，CV) 、语音识别( Speech Recognition，SR) 领域得到广泛应用。 自然语言处理被称为人工智能皇冠上的明珠，因此如何使用深度学习技术推动 NLP
深度学习下的自然语言处理综述（一）
baohuaii的博客
01-25 2785
深度学习方法使用多个处理层来学习数据的层次表示，并在许多领域产生了最先进的结果。近年来，在自然语言处理(NLP)的背景下，各种模型设计和方法得到了蓬勃发展。在这篇综述中，我们回顾了许多NLP任务中所使用的重要的深度学习相关模型和方法。在综述中，我们提到了序列生成方法，神经机器翻译，对话系统的模型，并叙述了它们的发展过程。与此我们还对各种模型进行了总结、比较和对比，并对NLP中深度学习的过去、现在和未来进行了详细的了解。同时，我们也深入探讨了现在主流的几种算法。 关键词：深度学习，自然语言处理，序列生成
斯坦福CS224n_自然语言处理与深度学习_笔记
07-15
《斯坦福CS224n：自然语言处理与深度学习》是斯坦福大学开设的一门课程，专注于利用深度学习技术解决自然语言处理（NLP）问题。这门课程的笔记全面覆盖了NLP领域的核心概念、算法以及最新的研究进展。通过深入学习这...
深度学习与自然语言处理：CS224n中文笔记全集
"这是一份全面的CS224n自然语言处理课程的中文笔记，包含从基础到高级的各种主题，并且每个主题都...这是一份全面且深入的CS224n课程笔记，对于想要深入学习自然语言处理和深度学习的学员来说，无疑是一份宝贵的资源。
斯坦福CS224n-第一课笔记 自然语言处理与深度学习简介
一个小白
10-28 631
【斯坦福CS224n的第一课视频笔记】 1. 什么是自然语言处理 这是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分（人工智能还包括计算机视觉等），但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统，但只有人类才拥有这么高级的语言。 自然语言处理的目标是让计算机处理或说“理解”自然语言，以完成有意义的任务，比如订机票购物或Q...
CS224n全部中文笔记合并且带标签
12-09
CS224n是斯坦福大学开设的一门自然语言处理（NLP）课程，该课程深入探讨了深度学习在自然语言处理中的应用，被公认为是NLP领域入门者的优秀资源。课程强调理论与实践相结合，涵盖了自然语言处理的基本概念、关键技术...
【最新】2018斯坦福cs224n深度学习与自然语言处理NLP课程课件、代码、国内观看视频链接
01-14
2018最新Stanford大学CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning。新版“用深度学习进行自然语言处理”以深度学习为中心，包含更多的传统自然语言处理的内容。丰富的学习资源，比如PPT, 讲义，代码和课程报告，是非常好的自然语言入门课程，分享给下载积分少的朋友！
斯坦福CS224N课件
06-30
CS224N是斯坦福深度学习自然语言处理的课程。 自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。理解复杂的语言表达也是人工智能的重要组成部分。 NLP的应用无处不在，因为人们用语言沟通了大部分内容：网络搜索，广告，电子邮件，客户服务，语言翻译，放射学报告等。NLP应用程序背后有大量的基础任务和机器学习模型。最近，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了非常高的性能。这些可以使用单个端到端模型解决任务，并且不需要传统的，特定于任务的功能工程。在这个冬季课程中，学生将学习如何实施，训练，调试，可视化和发明他们自己的神经网络模型。该课程全面介绍了应用于NLP的深度学习的前沿研究。在模型方面，我们将涵盖单词矢量表示，基于窗口的神经网络，递归神经网络，长短期记忆模型，递归神经网络，卷积神经网络以及涉及存储器组件的一些最新模型。通过讲座和编程作业，学生将学习使神经网络适应实际问题的必要工程技巧。
cs224n 2018版作业包括解析
03-28
cs224n 2018版作业包括解析，附带作业lecture和解答。
NLP入门之综述阅读-基于深度学习的自然语言处理研究综述
weixin_43890824的博客
11-08 1116
NLP入门-综述阅读-【基于深度学习的自然语言处理研究综述】基于深度学习的自然语言处理研究综述摘要0 引言1 深度学习概述卷积神经网络递归神经网络2 NLP应用研究进展3 预训练语言模型BERTXLNetERNIE4 结束语个人总结 基于深度学习的自然语言处理研究综述 2020年4月 罗枭-浙江农林大学信息工程学院 来源：智能计算机与应用-第10卷-第4期 摘要 摘要：自然语言处理的研究综述，重点介绍最新的预训练语言模型，以及总结与展望 关键词：深度学习；自然语言处理；深度神经网络；语言模型 0 引言 NL
深度学习在自然语言处理领域的应用
最新发布
AI天才研究院
01-21 1420
1.背景介绍 1. 背景介绍 自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络来学习和处理数据。近年来，深度学习在自然语言处理领域取得了显著的进展，成为了NLP的主流技术。 在这篇文章中，我们将讨论深度学习在自然语言处理领域的应用，包括其核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、...
基于深度学习的自然语言处理（Deep Learning-based Natural Language Processing）
牛肉胡辣汤
09-28 1812
深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN），可以自动学习文本的特征表示，从而实现高效准确的文本分类。深度学习模型，如基于注意力机制（Attention Mechanism）的模型，可以从大规模的文本数据中学习到问题和答案之间的对应关系，进而提供准确的答案。深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，然而在某些领域，如医疗和法律，获得大规模的标注数据是困难的。
深度学习在自然语言处理中的应用
aguyuc1的博客
12-29 2432
未来，随着计算资源和数据规模的持续增长，我们期待看到更加先进的优化方法和技术，以应对更大规模和更复杂的自然语言处理任务。例如，阿里巴巴的智能客服“阿里小蜜”和京东的“言犀”都是基于深度学习的智能客服系统，能够有效地解决用户的问题。例如，苹果的Siri和亚马逊的Alexa都是基于深度学习的智能助手，能够为用户提供便捷的生活服务。模型剪枝是一种有效的深度学习优化方法，通过对模型中的权重进行剪枝，去除冗余或次要的连接，从而减小模型的大小并加速推理速度。剪枝后的模型在保持性能的同时，能够显著降低计算和存储开销。
深度学习技术在自然语言处理中的应用综述-1
haosen
11-19 1737
本教程从自然语言处理研究及应用的角度对神经网络模型进行了全面概述，以期使自然语言处理技术能够更快的使入门者掌握。 该教程涵盖了自然语言基础概述、卷积网络、循环、递归网络以及模型变种及相关应用。 目录 概述 参考文献 概述 自然语言处理（Natural language processing，NLP）是一种基于智能理论的计算技术，是指对人类语言进行自动分析和表示的计算技术[1,5]。NLP 研究从打孔纸带和批处理的时代就开始发展，之后的发展过程中，随着计算机技术的发展，分析一个句子需...
基于深度学习的自然语言处理
qq_39161216的博客
04-09 1936
CBOW 表示可以通过求单词表示向量和或者通过将一个单词词袋向量乘 以一个每一行对应于一个稠密单词表示的矩阵（这样的矩阵也叫作嵌入矩阵（ embedd i ng matricy ））来得到。 网络中每行神经元的值可以看作是一个向量 全连接层可以看作是从四维到六维 的线性变换。全连接层实现了一个向量与矩阵的乘法， h=xW 由线性变换产生的向量称为层。最外层的线性变换产生输出层，其他线性变换产生隐 ...
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