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CS224d: Deep Learning for NLP Lecture1 概率复习(1)
因为平时考试,我的报告分数特别低,主要是因为我的英文写作能力特别差,为了练习英文写作,部分博客(比较简单的内容)将用英文写作,望大家闲来无聊时,看看我的博客,指正错误。 Abstract The main content is the review of cumulative distribution functions(CDFs), probability mass functions(
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CS224d: Deep Learning for NLP Lecture1 听课记录
重点提炼 自然语言处理的一般处理过程/NLP levels 初始输入数据分为语音和文本两大类,对于语音一般进行语音分析转换成文本(语音识别),对于文本一般进行词条化处理。而后两者处理过程类似,即依次进行词法分析,句法分析,语义分析,语篇加工等。 深度学习的优势 (1) 工程师手动设计的特征往往只针对一个领域,并且需要花费大量的时间设计和验证特征,也有可能因为数据量巨大,不能得到完整的特征
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斯坦福cs224d 语言模型,RNN,LSTM与GRU
翻译:@胡杨(superhy199148@hotmail.com) && @胥可(feitongxiaoke@gmail.com) 校对调整:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年7月 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51932536 说明:本文为斯坦福大学CS224d课程的中文版内容笔记,已得到斯坦福大学课
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深度学习与自然语言处理(7)_斯坦福cs224d 语言模型,RNN,LSTM与GRU
翻译:@胡杨(superhy199148@hotmail.com) && @胥可(feitongxiaoke@gmail.com) 校对调整:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年7月 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51932536 说明:本文为斯坦福大学CS224d课程的中文版内容笔记,已得到斯坦福大学课程@Ri
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【转载】 深度学习与自然语言处理(1)_斯坦福cs224d Lecture 1
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 原文地址http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/51567960 目录(?)[-] 自然语言处理简介词向量基于SVD的方法 1 词-文档矩阵2 基于窗口的共现矩阵X基于迭代的方法 1 语言模型1-gram2-gram等等2 连续词袋模型CBOM3 Skip-Gram 模
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深度学习与自然语言处理(1)_斯坦福cs224d Lecture 1 note1
作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年6月 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51567822 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/51567960 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 说明:本文为斯坦福大学CS224d课程的中文版
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