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深度学习与自然语言处理 | 斯坦福CS224n · 课程带学与全套笔记解读（NLP通关指南·完结）

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  • 作者：韩信子@ShowMeAI
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引言

本系列ShowMeAI组织的斯坦福CS224n《深度学习与自然语言处理》学习笔记与内容再整理。

CS224n是顶级院校斯坦福出品的深度学习与自然语言处理方向专业课程，核心内容覆盖RNN、LSTM、CNN、transformer、bert、问答、摘要、文本生成、语言模型、阅读理解等前沿内容。

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深度学习与自然语言处理教程（共9篇）

深度学习与自然语言处理教程(1) - 词向量、SVD分解与Word2vec

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深度学习与自然语言处理教程(2) - GloVe及词向量的训练与评估

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深度学习与自然语言处理教程(3) - 神经网络与反向传播

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深度学习与自然语言处理教程(4) - 句法分析与依存解析

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深度学习与自然语言处理教程(5) - 语言模型、RNN、GRU与LSTM

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深度学习与自然语言处理教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制

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深度学习与自然语言处理教程(7) - 问答系统

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深度学习与自然语言处理教程(8) - NLP中的卷积神经网络

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深度学习与自然语言处理教程(9) - 句法分析与树形递归神经网络

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斯坦福NLP名课带学详解（CS224n · 共20讲）

斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第1讲 - NLP介绍与词向量初步

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第2讲 - 词向量进阶

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第3讲 - 神经网络知识回顾

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第4讲 - 神经网络反向传播与计算图

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第5讲 - 句法分析与依存解析

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第6讲 - 循环神经网络与语言模型

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第7讲 - 梯度消失问题与RNN变种

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第8讲 - 机器翻译、seq2seq与注意力机制

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第9讲 - cs224n课程大项目实用技巧与经验

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第10讲 - NLP中的问答系统

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第11讲 - NLP中的卷积神经网络

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第12讲 - 子词模型

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第13讲 - 基于上下文的表征与NLP预训练模型

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第14讲 - Transformers自注意力与生成模型

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第15讲 - NLP文本生成任务

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第16讲 - 指代消解问题与神经网络方法

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第17讲 - 多任务学习(以问答系统为例)

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第18讲 - 句法分析与树形递归神经网络

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第19讲 - AI安全偏见与公平

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斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第20讲 - NLP与深度学习的未来

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