Lecholin的博客

记录配置python+Theano+GPU加速时遇到的一些坑，希望大家少走弯路。

台湾大学李宏毅老师主讲的Machine Learning and having it deep and structured(2015)

2015MLDS第1课——机器学习、深度学习和结构化学习

神经网络基础（预警：本节开始涉及数学符号及必要的微积分、线性代数运算）本节概要在上一讲中已经提到，“学习”就是要让计算机自动去实现一个复杂函数，完成从输入X到输出Y的映射。机器学习的基本框架如下图所示。本节将从神经网络的角度，应用这个框架。首先要定义假设函数集合（function hypothesis set），又称模型（model），然后根据输入数据做训练，去找到一个“最好”的函数f∗f^*。最后

前言本节课是Oxford Deep NLP 2017 course的第二课，由Chris Dyer（Dynet作者之一）讲解关于本门课程的实践任务。Slides：https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lecturesVideos：https://www.bilibili.com/video/av9817911/?from=search&seid=2691

Oxford Deep NLP学习笔记1：Word Level Semantics本节课是Oxford Deep NLP 2017 course的第一课，由Ed Grefenstette讲解。Slides：https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lecturesVideos：https://www.bilibili.com/video/av9817911/