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重磅 | cs224n在Pytorch 中实现各种Deep NLP模型

时间:2020-12-21 10:59:09      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:计算机科学   客户服务   技能   ++   使用   深度   script   人工   ada   

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About CS224N

「CS224n:深度自然语言处理课程」( Natural Language Processing with Deep Learning),由斯坦福大学出品,让你在了解丰富的自然语言处理基础理论的同时,学会将运用神经网络到实际问题中。

主讲人为斯坦福大学人工智能实验室主任,著名计算机科学家Christopher Manning教授,1月份课程阅读材料已公布。本课程自2017 年起开设,2017年该课程视频已公开放出。

近日,斯坦福大学官网公布了2019年度冬季cs224n课程:基于深度学习的自然语言处理的课程安排。本课程主讲人为斯坦福大学人工智能实验室主任,著名计算机科学家Christopher Manning教授。

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自然语言处理(NLP)是信息时代最重要的技术之一,也是人工智能技术的关键部分。 NLP的应用无处不在,因为人们的交流都要使用语言:在网络搜索、广告、电子邮件、客户服务,语言翻译、医学报告等应用都离不开语言。

近年来,深度学习方法在许多不同的NLP任务中已经具备了极高的性能,这些方法使用单个端到端神经模型,不需要传统的、针对特定的功能的项目。

在本课程中,学生将深入了解NLP深度学习的前沿研究现状。通过讲座、作业和期末项目,学习设计、实施和理解构建神经网络模型所需的技能。今年,CS224n将首次使用PyTorch而不是TensorFlow。

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学习必备条件

熟练掌握 Python:所有课堂作业将在 Python中(使用 numpy和 tensorflow)。这里有一个教程,用于那些不熟悉 Python的人。如果你有很多编程经验,但使用不同的语言(例如C/C++/ Matlab/ Javascript)可能会更好。

大学微积分、线性代数:你应该会求导数,也了解矩阵向量运算与符号。基本概率和统计你应该知道概率、高斯分布、均值、标准差等基本知识。

机器学习基础:我们会用梯度下降制定成本函数、求导数及执行优化。cs221或Cs229都会涵盖这些内容。掌握一些凸优化知识,优化技巧将会更直观。

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Pytorch实现CS224N课堂作业

今年,CS224n将首次使用PyTorch而不是TensorFlow。最近在github上发现了有人整理了用pytorch实现CS224N作业的资源。

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按照时间顺序,CS224N1月份授课主题分别为:
词向量、反向传播、神经网络、依存句法分析、递归神经网络和语言模型、梯度消失和RNN、机器翻译、Seq2Seq和注意力。

更多信息和资源,可访问斯坦福cs224n官网链接:
http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html

手握这份资源,和小伙伴一起学习CS224N把!

GitHub地址:
https://github.com/DSKSD/DeepNLP-models-Pytorch

The End
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原文地址:https://blog.51cto.com/15054042/2564429

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