重磅 | cs224n在Pytorch 中實現各類Deep NLP模型

重磅乾貨，第一時間送達

1

About CS224N

「CS224n：深度天然語言處理課程」（ Natural Language Processing with Deep Learning），由斯坦福大學出品，讓你在瞭解豐富的天然語言處理基礎理論的同時，學會將運用神經網絡到實際問題中。

主講人爲斯坦福大學人工智能實驗室主任，著名計算機科學家Christopher Manning教授，1月份課程閱讀材料已公佈。本課程自2017 年起開設，2017年該課程視頻已公開放出。

近日，斯坦福大學官網公佈了2019年度冬季cs224n課程：基於深度學習的天然語言處理的課程安排。本課程主講人爲斯坦福大學人工智能實驗室主任，著名計算機科學家Christopher Manning教授。

天然語言處理（NLP）是信息時代最重要的技術之一，也是人工智能技術的關鍵部分。 NLP的應用無處不在，由於人們的交流都要使用語言：在網絡搜索、廣告、電子郵件、客戶服務，語言翻譯、醫學報告等應用都離不開語言。

近年來，深度學習方法在許多不一樣的NLP任務中已經具有了極高的性能，這些方法使用單個端到端神經模型，不須要傳統的、針對特定的功能的項目。

在本課程中，學生將深刻了解NLP深度學習的前沿研究現狀。經過講座、做業和期末項目，學習設計、實施和理解構建神經網絡模型所需的技能。今年，CS224n將首次使用PyTorch而不是TensorFlow。

2

學習必備條件

熟練掌握 Python:全部課堂做業將在 Python中(使用 numpy和 tensorflow)。這裏有一個教程,用於那些不熟悉 Python的人。若是你有不少編程經驗,但使用不一樣的語言(例如C/C++/ Matlab/ Javascript)可能會更好。

大學微積分、線性代數：你應該會求導數,也瞭解矩陣向量運算與符號。基本機率和統計你應該知道機率、高斯分佈、均值、標準差等基本知識。

機器學習基礎：咱們會用梯度降低制定成本函數、求導數及執行優化。cs221或Cs229都會涵蓋這些內容。掌握一些凸優化知識,優化技巧將會更直觀。

3

Pytorch實現CS224N課堂做業

今年，CS224n將首次使用PyTorch而不是TensorFlow。最近在github上發現了有人整理了用pytorch實現CS224N做業的資源。

按照時間順序，CS224N1月份授課主題分別爲：
詞向量、反向傳播、神經網絡、依存句法分析、遞歸神經網絡和語言模型、梯度消失和RNN、機器翻譯、Seq2Seq和注意力。

更多信息和資源，可訪問斯坦福cs224n官網連接：
http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html

手握這份資源，和小夥伴一塊兒學習CS224N把！

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

The End

▼
往期精彩回顧
▼
《CNN+BLSTM+CTC的驗證碼識別從訓練到部署》
《機器學習算法（一） | Adaboost算法詳解》
《Tensorflow 3w+star例子帶你學》
《敲黑板了，池化層pooling的方式你知道幾種？》
《重磅 |中國數據競賽優勝解集錦，有你想要的？》
《優化 | 遺傳算法介紹》

識別二維碼

關注咱們