随笔分类 - 深度学习与自然语言处理教程 ◉ 斯坦福CS224n最全笔记
斯坦福CS224n是NLP学习的绝佳课程！ShowMeAI这套笔记也把价值拉满——9篇学习心得+20篇课件要点整理+最全面的资料（视频/课件/作业/项目），带你把这门课彻底学明白！@ShowMeAI研究中心
摘要：
NLP课程第5讲内容覆盖：句法结构（成分与依赖），依赖语法与树库，基于转换的依存分析模型，神经网络依存分析器等。
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NLP课程第5讲内容覆盖：句法结构（成分与依赖），依赖语法与树库，基于转换的依存分析模型，神经网络依存分析器等。
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摘要：
本文介绍 Dependency Grammar、Dependency Structure、Neural Dependency Parsing、依存解析、依存句法 和 语法依赖等内容。
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本文介绍 Dependency Grammar、Dependency Structure、Neural Dependency Parsing、依存解析、依存句法 和 语法依赖等内容。
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摘要：
NLP课程第4讲主要内容是：单神经网络的梯度矩阵与建议、计算图与反向传播、神经网络训练实用知识技能（包括正则化、向量化、非线性表达能力、参数初始化、优化算法、学习率策略）等。
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NLP课程第4讲主要内容是：单神经网络的梯度矩阵与建议、计算图与反向传播、神经网络训练实用知识技能（包括正则化、向量化、非线性表达能力、参数初始化、优化算法、学习率策略）等。
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摘要：
NLP课程第3讲主要内容是回顾神经网络知识，并基于NLP场景讲解命名实体识别、基于窗口数据的预测、基于pytorch实现的分类器等。
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NLP课程第3讲主要内容是回顾神经网络知识，并基于NLP场景讲解命名实体识别、基于窗口数据的预测、基于pytorch实现的分类器等。
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摘要：
本文单层&多层介绍神经网络及反向传播技术，并讨论训练神经网络的实用技巧，包括神经元单元(非线性)、梯度检查、Xavier参数初始化、学习率、Adagrad优化算法等。
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本文单层&多层介绍神经网络及反向传播技术，并讨论训练神经网络的实用技巧，包括神经元单元(非线性)、梯度检查、Xavier参数初始化、学习率、Adagrad优化算法等。
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摘要：
NLP课程第2讲内容覆盖ord2vec与词向量、算法优化基础、计数与共现矩阵、GloVe模型、词向量评估、word senses等。
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NLP课程第2讲内容覆盖ord2vec与词向量、算法优化基础、计数与共现矩阵、GloVe模型、词向量评估、word senses等。
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摘要：
本文介绍GloVe词向量、词向量内部与外部评估方法、类比任务中的词向量训练超参数影响、相关度评估任务中词向量与人工表现差异、基于上下文处理一词多义问题和窗分类。
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本文介绍GloVe词向量、词向量内部与外部评估方法、类比任务中的词向量训练超参数影响、相关度评估任务中词向量与人工表现差异、基于上下文处理一词多义问题和窗分类。
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摘要：
NLP课程第1讲直接切入语言和词向量，讲解自然语言处理的基本概念、文本表征的方法和演进、包括word2vec等核心方法，词向量的应用等。
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NLP课程第1讲直接切入语言和词向量，讲解自然语言处理的基本概念、文本表征的方法和演进、包括word2vec等核心方法，词向量的应用等。
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摘要：
本文介绍自然语言处理(NLP)的概念及其面临的问题，进而介绍词向量和其构建方法（包括基于共现矩阵降维和Word2Vec）。
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本文介绍自然语言处理(NLP)的概念及其面临的问题，进而介绍词向量和其构建方法（包括基于共现矩阵降维和Word2Vec）。
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摘要：
本系列是ShowMeAI组织的斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习》的学习笔记，包含一整套【NLP深度教程】 和【20章课件注释】，是非常TOP的完整学习资料~
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本系列是ShowMeAI组织的斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习》的学习笔记，包含一整套【NLP深度教程】 和【20章课件注释】，是非常TOP的完整学习资料~
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