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NLP系列近五年突破技术(二)笔记

Lecture 2 - Self-Attention与Transformer

课程信息:感谢@袁源老师,贪心科技–“ 共同战疫” NLP系列专题 直播课,本文所有版权归贪心科技https://www.greedyai.com/所有。 Lecture 2 - Self-Attention与Transformer 1. 背景介绍 (1)之前模型的缺点:本质原因还是RNN体系的梯度消失/爆炸问题,尽管LSTM在一定程度上能缓解该问题,然而并未能完全避免。 (2)...

NLP系列近五年突破技术(一)笔记

Lecture 1 - 词向量与ELMo模型

课程信息:感谢@李文哲老师,贪心科技–“ 共同战疫” NLP系列专题 直播课,本文所有版权归贪心科技https://www.greedyai.com/所有。 Lecture 1 - 词向量与ELMo模型 一.词向量分布 1. 语言模型 计算句子的概率或者一系列单词的概率: $P(全民AI是趋势)=P(全民,AI,是,趋势)=P(全民) \times P(AI | 全民) \tim...

cs224n自然语言处理公开课笔记(六)

Lecture 13 - ConvNet for NLP

视频地址:https://www.bilibili.com/video/av41393758/?p=13 课程主页地址:http://web.stanford.edu/class/cs224n/ 课程讲义下载地址:https://yunlongs-1253041399.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/Books/CS224n/cs224n-2019-lectur...

cs224n自然语言处理公开课笔记(五)

Lecture 10 - NMT and Attention Model

视频地址:https://www.bilibili.com/video/av41393758/?p=10 课程主页地址:http://web.stanford.edu/class/cs224n/ 课程讲义下载地址:https://yunlongs-1253041399.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/Books/CS224n/cs224n-2019-notes0...

cs224n自然语言处理公开课笔记(四)

Lecture 9 - GRU and LSTM

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cs224n自然语言处理公开课笔记(三)

Lecture 8 - Language Model and RNN

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cs224n自然语言处理公开课笔记(二)

Lecture 4 - Natural Language Processing with Deep Learning

视频地址:https://www.bilibili.com/video/av41393758/?p=4 课程主页地址:http://web.stanford.edu/class/cs224n/ 课程讲义下载地址:https://yunlongs-1253041399.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/Books/CS224n/cs224n-2019-notes03...

cs224n自然语言处理公开课笔记(一)

Lecture 3 - Glove,Evaluation and Training

视频地址:https://www.bilibili.com/video/av41393758/?p=3 课程主页地址:http://web.stanford.edu/class/cs224n/ 课程讲义下载地址:https://yunlongs-1253041399.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/Books/CS224n/cs224n-2019-notes02...

Deeplearning之CNN类型总结

经典网络、深度网络、目标识别网络

Deeplearning之CNN类型总结 一.经典网络 1. LeNet-5 性质: 针对灰度图片训练的,所以图片的大小只有32×32×1 包含大约6w个参数 现在一般使用 ReLU 作为激活函数,输出层一般选择 softmax。 2. AlexNet 性质: 约6000w个参数 激活函数为 RELU 3. VGG-16 性质: 简化了神经...

Deeplearning知识点总结之思维导图

DNN、CNN知识点总结

思维导图内的知识点详细内容,可以在https://baozoulin.gitbook.io/neural-networks-and-deep-learning/中找到 转载请注明:转载自博客https://yunlongs.cn/2019/09/21/DL-NOTE-2/ 温馨提示:图片有点大,请右键在新标签页中打开图片查看 Deeplearning知识点总结之思维导图...