深度学习与自然语言处理教程 ◉ 斯坦福CS224n最全笔记

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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

等 73 人订阅共30篇文章创建于2022-04-29

全都会！预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！最懂科学的智能NLP模型Galactica尝鲜 ⛵

本文浅试Meta开源的大型AI语言模型『Galactica』，带大家体验安装与多场景使用。Galactica被称为“最懂科学的智能NLP模型”，能够预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！全都会！

2年前
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全都会！预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！最懂科学的智能NLP模型Galactica尝鲜 ⛵

自然语言处理教程 | 斯坦福CS224n · 课程带学与全套笔记解读

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~

3年前
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自然语言处理教程 | 斯坦福CS224n · 课程带学与全套笔记解读

NLP教程(1) | 词向量、SVD分解与Word2Vec

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）。

3年前
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NLP教程(1) | 词向量、SVD分解与Word2Vec

NLP教程(2) | GloVe及词向量的训练与评估

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。

3年前
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NLP教程(2) | GloVe及词向量的训练与评估

NLP教程(3) | 神经网络与反向传播

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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NLP教程(3) | 神经网络与反向传播

NLP教程(4) - 句法分析与依存解析

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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NLP教程(4) - 句法分析与依存解析

NLP教程(5) - 语言模型、RNN、GRU与LSTM

本文介首先介绍了语言模型及其应用场景，进而介绍了循环神经网络（RNN）及优化后的变种LSTM(长短时记忆网络)和GRU模型。

3年前
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NLP教程(5) - 语言模型、RNN、GRU与LSTM

NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制

本文介绍了序列到序列模型（seq2seq）及其在翻译系统中的应用，以及注意力机制、序列解码器、神经翻译系统、基于字符级别的翻译模型等。

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NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制

NLP教程(7) - 问答系统

本文介绍 NLP 中的问答系统（Question Answering），包括 NLP 中的问答系统场景、动态记忆网络（Dynamic Memory Networks）、问答（QA）、对话、MemNN、

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NLP教程(7) - 问答系统

NLP教程(8) - NLP中的卷积神经网络

本文介绍 NLP 中的卷积神经网络（CNN），讲解卷积神经网络的卷积层、池化层、多卷积核、多通道、卷积核、N-gram、filter、k-max pooling、文本分类等。

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NLP教程(8) - NLP中的卷积神经网络

NLP教程(9) - 句法分析与树形递归神经网络

本文介绍了 NLP 句法分析与树形递归神经网络，主要讲解句法分析、Recursive Neural Networks (RNN)、成分句法分析、SU-RNN、MV-RNN、RNTN等。

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NLP教程(9) - 句法分析与树形递归神经网络

斯坦福NLP课程 | 第1讲 - NLP介绍与词向量初步

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。

3年前
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斯坦福NLP课程 | 第1讲 - NLP介绍与词向量初步

斯坦福NLP课程 | 第2讲 - 词向量进阶

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。

3年前
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斯坦福NLP课程 | 第2讲 - 词向量进阶

斯坦福NLP课程 | 第3讲 - 神经网络知识回顾

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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斯坦福NLP课程 | 第3讲 - 神经网络知识回顾

斯坦福NLP课程 | 第4讲 - 神经网络反向传播与计算图

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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斯坦福NLP课程 | 第4讲 - 神经网络反向传播与计算图

斯坦福NLP课程 | 第5讲 - 句法分析与依存解析

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。

3年前
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斯坦福NLP课程 | 第5讲 - 句法分析与依存解析

斯坦福NLP课程 | 第6讲 - 循环神经网络与语言模型

NLP课程第6讲介绍一个新的NLP任务 Language Modeling (motivate RNNs) ，介绍一个新的神经网络家族 Recurrent Neural Networks (RNNs)

3年前
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斯坦福NLP课程 | 第6讲 - 循环神经网络与语言模型

斯坦福NLP课程 | 第8讲 - 机器翻译、seq2seq与注意力机制

NLP课程第8讲介绍了机器翻译、sequence-to-sequence神经结构及其在机器翻译中的应用，并介绍了注意力机制及其对seq2seq效果的提升。

3年前
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斯坦福NLP课程 | 第8讲 - 机器翻译、seq2seq与注意力机制

斯坦福NLP课程 | 第9讲 - cs224n课程大项目实用技巧与经验

NLP课程第9讲介绍了课程大项目的细节、寻找研究主题、项目数据、门控神经序列模型回顾、机器翻译主题、研究方式、结果呈现和评估等。

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斯坦福NLP课程 | 第9讲 - cs224n课程大项目实用技巧与经验

斯坦福NLP课程 | 第10讲 - NLP中的问答系统

NLP课程第10讲介绍了问答系统动机与历史、SQuAD问答数据集、斯坦福注意力阅读模型、BiDAF模型、近期前沿模型等。

3年前
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斯坦福NLP课程 | 第10讲 - NLP中的问答系统