Lecture 第14页

自然语言处理学习笔记-lecture09-篇章分析

自然语言处理的处理单元分为字(编码、输入法)，词、短语(形态分析、汉语分词、词性标注、词义消歧、命名实体识别等)，句子(句法分析、语块分析、语义角色标注)，篇章(机器翻译、篇章推理、问答系统、自动摘要和情感分类等)篇章中出现词汇链，是指一个相同的词在不同位置的重复出现，在抽取实体词汇链之后，抽取词汇链上每个词最近的谓词-论元，构成事件链，通过判断相邻事件之间的关系谓词-论元构成的有向图，回指是指一

尔呦·2022-10-24 18:42

自然语言处理学习笔记-lecture1-绪论

基本概念语言是个体之间由于沟通需要而制定的指令。自然语言:人类之间用于沟通交流的语言。自然语言的特点线性:自然语言呈现为一种线性的符号序列。层次性:自然语言内部存在层次结构。歧义性:同一个自然语言句子存在多种不同的理解。演化性:自然语言随着时代不断演化。典型任务中文分词输入:一段不带空格的汉语文本。输出:以空格隔开词语的汉语文本。示例程序：示例程序词性标注输入:给定一个词语的序列。输出:输出一个对

尔呦·2022-10-24 18:12

CS224N学习笔记（五）依存句法分析

Lecture5:DependencyParsing对于句法结构分析，主要有两种方式：ConstituencyParsing（成分句法分析）与DependencyParsing（依存句法分析）。

11好好学习，天天向上·2022-10-24 18:38

深度学习与自然语言处理Lecture-1笔记

最近开始学习斯坦福的课程“CS224d:DeepLearningforNatureLanguageProcessing”,课程老师是PhDRichardSocher。这里是边看边做一些简单的记录，以供后续的查阅。相关材料最开始是从网站“我爱自然语言处理”上得到的，课程材料的下载地址：http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html。NLP简介NLP：NatureLa

Jacky_QinXm·2022-10-24 18:08

自然语言处理学习——CS224课程笔记

自然语言处理学习——CS224课程笔记第一部分：词向量（Lecture1）对于自然语言处理问题，涉及到的基本处理单元是一个个单词（英文为单词，中文为词汇），将单词表示成计算机能够理解的符号是解决自然语言处理问题的基础

skyseezhang123·2022-10-24 18:08

NLP学习笔记３--Lecture/Decision Tree 、Random Forest、 XGboost

WHAT'SNLP?目录WHAT'SNLP?NLP技术四个维度：NLP的应用场景：决策树熵ID3算法C4.5算法CARTTreeensemblelearning随机森林XGBoost陈天奇的设计理念biasvariancetradeoff如何做ensemble？训练中试图优化的是什么东西？？如何去学习每一个树（fk）如何定义目标函数？如何做gradientboosting？重点：如何定义XGBoo

Lyttonkeepgoing·2022-10-24 18:04

NLP学习笔记6--Lecture/语言模型/预处理/独热编码/word2vec/文本特征工程

语言模型用来判断：是否一句话从语法上通顺先分词然后算出联合概率怎么算？chainrule条件很长的时候会遇到一个问题sparsity数据的稀疏性用马尔科夫假设最简单的假设之前的单词不影响当前单词的条件unigrammodel一阶假设可以理解为只被最近的单词影响bigrammodel不能考虑单词之间的先后顺序二阶假设只被最近的两个单词影响trigrammodel结合起来就是N-grammodel最常

Lyttonkeepgoing·2022-10-24 18:04

CS224d lecture01 学习笔记

CS224dlecture01学习笔记1.NLPlevels语音文本语音分析文本识别对单词结构的形态分析句法分析语义理解：大部分利用上下文来理解2.NLPapplications（1）拼写检查、关键字搜索、同义词联想等（2）信息抽取、情感分析等（3）机器翻译、对话系统、问答系统等3.自然语言自然语言是传递信息的，离散、符号化、分类的符号体系。自然语言处理难在：（1）人类语言模棱两可（2）多省略4.

Xiao_yanling·2022-10-24 18:32

2019年CS224N课程笔记-Lecture 8: MachineTranslation seq2seq Attention

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411本节课主要介绍了机器翻译、seq2seqtoseq2seq和注意力机制。正课内容机器翻译的任务机器翻译(MT)是将一个句子x从一种语言(源语言)转换为另一种语言(目标语言)的句子y的任务，如下图：早期的机器翻译始于1950s，主要是俄语->英语，起因是冷战，系统主要是基于规则的，使用双语词典来讲俄语单词映射为对

任菜菜学编程·2022-10-24 18:31

自然语言处理学习笔记-lecture07-句法分析01

句法分析(syntacticparsing)的任务就是识别句子的句法结构(syntacticstructure)。包含短语结构分析(Phraseparsing)和依存句法分析(Dependencyparsing)短语结构分析英语中的结构歧义随介词短语组合个数的增加而不断加深的，这个组合个数我们称之为开塔兰数(Catalannumber，记作CNC_NCN)。如果句子中存在这样nnn(nnn为自然数

尔呦·2022-10-24 18:29

自然语言处理学习笔记-lecture08-语义分析

语义计算的任务:解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的含义。自然语言句子中存在大量的歧义，涉及指代、同义/多义、量词的辖域、隐喻等;语义理论简介词的指称作为意义：该理论认为，词或词组的意义就是它们在现实世界上所指的事物。那么计算语义学的任务就是将词或词组与世界模型中的物体对应起来。常用的现实世界模型假设世界上存在各种物体，包括人。对于复杂的问题这种定义无法处理。心理图像、大脑

尔呦·2022-10-24 18:59

自然语言处理学习笔记-lecture5-语言模型02

语言模型的自适应问题：在训练语言模型时所采用的语料往往来自多种不同的领域，这些综合性语料难以反映不同领域之间在语言使用规律上的差异，而语言模型恰恰对于训练文本的类型、主题和风格等都十分敏感;n元语言模型的独立性假设的前提是一个文本中的当前词出现的概率只与它前面相邻的n-1个词相关，但这种假设在很多情况下是明显不成立的。基于缓存的语言模型(Cache-basedLM)该方法针对的问题是:在文本中刚刚

尔呦·2022-10-22 22:05

哪个开源工作流引擎更好?Flowable or Camunda ?

lecture:波哥当下在国内大家可以选择的开源的工作流引擎还是比较多的，但是对于具体选择用哪个产品，各自的优缺点有哪些其实并不是太清楚，为此波哥今天专门给大家来整理总结下。

波波烤鸭·2022-10-17 19:26

Games202高质量实时渲染_lecture11_Real-Time Physically Based Rendering 2

Games202高质量实时渲染_lecture11_Real-TimePhysicallyBasedRendering21shadingwithmicrofacetBRDFunderpolygonallighting2DisneyPrincipledBRDF1motivation2

longerVR·2022-10-17 10:30

CS224N笔记(五) Lecture8 机器翻译、Seq2Seq以及Attention注意力机制

一、背景知识机器翻译，MachineTranslation，简称MT，是一种运用计算机将一个句子从一种语言翻译成另一种语言的技术，是自然语言处理领域中一项重要的任务。机器翻译最早可以追溯到19世纪50年代的冷战时期，其目的是实现英语和俄语的翻译，但那个时候的技术手段主要是基于规则。之后到90年代才出现了基于统计学的机器翻译技术，而在2010后乘着深度学习的风，神经网络也被大量应用于机器翻译中，并且

faith_0904·2022-10-03 21:36

模式识别学习笔记-lecture3-判别函数1

线性判别函数模式识别系统的主要作用：判别各个模式(样本)所属的类别用判别函数分类的概念判别函数进行分类依赖的因素：判别函数的几何性质：线性的和非线性的函数判别函数的系数两类问题的判别函数若xxx是二维模式样本x=(x1,x2)Tx=(x_1,x_2)^Tx=(x1,x2)T，用x1,x2x_1,x_2x1,x2作为坐标分量，可以画出模式的平面图，若这些分属于ω1,ω2\omega_1,\omega

尔呦·2022-09-29 07:05

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之BasicCNN & Advanced CNN -代码理解与实现(9/9)

我可能暂时不会花时间去了解了；写在前面：本节把基础个高级CNN放在一起记录了，注意查看对应关系；详细的代码理解参看下面的链接：【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人课程笔记——目录与索引（已完结）Lecture10

nemo_0410·2022-09-21 07:49

MIT18.065 数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法-学习笔记

文章目录MIT18.065数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法Lecture1TheColumnSpaceofAContainsAllVectorsAxA=CRA=CMRLecture2MultiplyingandFactoringMatricesLU

寒-衣调·2022-09-11 07:35

计算机操作系统-1-总览

Lecture1-操作系统概论1.计算机系统概述电子数字计算机，是一种能够自行按照已设定的程序进行数据处理的电子设备；是软件与硬件相结合、面向系统、侧重应用的自动化求解工具1946年，首台计算机ENIAC

SpriCoder·2022-09-05 11:06

线代笔记Part 1 (Lecture 1 & 2)

线代笔记Part1(Lecture1&2)来自MITOpenCourseWare由GilbertStrang主讲的LinearAlgebra讲座。视频地址在此。该笔记主要用于帮助对线代知识体系的复习。

LiberFurther·2022-09-03 11:38

计算机操作系统-2-处理器管理

Lecture2-处理器管理处理器管理是操作系统的重要组成部分处理器负责管理、调度和分配计算机系统的重要资源，并控制程序执行处理器管理中最重要的是处理器调度，即进程调度，也就是控制、协调进程对处理器的竞争

SpriCoder·2022-09-01 08:19

cs231n-Lecture 6:Hardware and Software

Lecture6:HardwareandSoftwareDeepLearningHardwareDeepLearningSoftwarePyTorchTensorflowDynamicGraphicApplicationsmodelparallel

dyt2022·2022-08-25 07:00

cs231n_2018_lecture08_notes_nn硬软件平台

CS231n课程从lecture08后面就没有相对官方、认可度高的整理过的笔记了。本文将针对lecture08该PPT做些简单的笔记工作。

is_fight·2022-08-25 07:57

CS231n: Lecture 9 | CNN Architectures Summary

Lecture9主要讲了一些经典的、比较流行的网络结构，详细讲解了AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet。

困比比·2022-08-25 07:52

[Games101] Lecture 03-04 Transformation

Transformation2D线性变换线性变换：变换能够用矩阵乘法得到可以说，LinearTransformation=Matrices(ofthesamedimension)我们将如下所示的简单矩阵乘法定义为对向量(x,y)T(x,y)^{T}(x,y)T的线性变换。[a11a12a21a22][xy]=[a11x+a12ya21x+a22y]\left[\begin{array}{ll}a_

幼儿算数·2022-08-14 20:22

CS224N-2019-Winter Lecture1&2 学习记录

本文目录前言Lecture2：WordVectorRepresentations:Word2Vec1.WordMeaning2.*Word2Vecintroduction*3.

whuty1304·2022-07-19 20:54

CS224n | (1) Introduction and Word Vectors

本文为Lecture01IntroductionandWordVectors与Notes01Int

CoreJT·2022-07-19 20:41

CS231n——指南向report1及assignment1 solution

Lecture1CourseIntroductionLecture2ImageClassification图像识别的困难向量范数度量图片差异验证集用于超参数调优及交叉验证Assignment1k-NN算法原理代码分析

V2beach·2022-07-19 19:50

大数据分析-第十二章 Spark与数据分析

lecture12-Spark与数据分析1.复习MapReduce轻松编写应用程序，以可靠，容错的方式在大型集群上并行处理大量数据负责安排任务，监视任务并重新执行失败的任务HDFS和MapReduce：

SpriCoder·2022-07-04 15:51

lecture 9：分类变量回归

先学习这个这个资料分类变量回归——Probit和Logit（附代码）以下两个网页上均有heckman的代码，以日本教师的优先考虑。https://pypi.org/project/py4etrics/官方安装地址https://github.com/Py4Etricshttps://github.com/vnery5/Econometriahttps://lost-stats.github.io/

HUT_Econometrics·2022-06-30 15:55

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning

引言：最近开始学习“机器学习”，早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名，一直没有时间看他的系列课程。今天听了一课，感觉非常棒，通俗易懂，而又能够抓住重点，中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象。视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2022-06-18 07:47

DNN、CNN、RNN

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCodeDNN（深度神经网络）Lecture01OverviewLecture02Linear_ModelLecture03Gradient_DescentLecture04Back_PropagationLecture0

Horizon Max·2022-06-10 07:34

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-4.1 Self-attention

Lecture4-Sequenceasinput前一节课介绍了DeepLearning在图像处理的应用，本节课将会介绍DeepLearning在自然语言处理(NLP)的应用。

宁萌Julie·2022-06-06 07:06

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-5 Transformer

Lecture5-Seq2seq:transformer本节课的基础知识是Self-attention，欢迎阅读上节课的笔记：Self-attention。

宁萌Julie·2022-06-06 07:36

自然语言处理 cs224n课程 Lecture 15: Natural Language Generation

主要内容：总结目前已经知道的关于NLG的内容关于解码算法的更多内容NLG的任务和神经网络方法NLG的评估：一个困难的处境总结了NLG的研究思路、研究现状和展望第一部分：回顾：语言模型和解码算法NLG:自然语言生成。生成一段新的文本NLG是以下任务的组成成分之一：机器翻译概要对话创造性写作：讲故事，诗歌生成自由形式的问答：回答是生成的，而不是从文本中提取图像标题语言模型：给定一系列单词，预测下一个单

努力努力再努力_越努力越幸运·2022-06-04 07:53

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-4.2 Batch Normalizaiton

Lecture4.2trainingtip:BatchNormalizaiton本节课介绍一个DeepNeuralNetwork的trainingtip，在训练CNN时就会用到。

宁萌Julie·2022-05-28 07:23

MIT | 数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法笔记系列 Lecture 3 Orthonormal Columns in Q Give Q‘Q=I

本系列为MITGilbertStrang教授的"数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法"的学习笔记。GilbertStrang&SarahHansen|Sprint201818.065:MatrixMethodsinDataAnalysis,SignalProcessing,andMachineLearning视频网址Markdown源文件暂未开源，如有需要可联系[email protected]

R.X. NLOS·2022-05-27 07:38

CEM计算电磁学 -- Lecture 1 学习笔记 (1) --- 麦克斯韦方程、波动方程

目录一、麦克斯韦方程组（时谐场）1、MaxwellEquations2、MaxwellEquationsforCEM二、波动方程1、电磁波的传播2、波动方程1）线性介质2）LHI介质（Linear&Homogenous&Isotropic）3、波动方程的解三、WaveParameters学习资料来源：EMPossible_CEM1、课件资料：https://empossible.net/acade

Clarissa_Y·2022-05-24 07:53

CEM计算电磁学 -- Lecture 1 学习笔记 (2) --- 极化、反射、透射

目录一、电磁波的极化1、线性极化（LP）2、圆极化（CP）3、两者的关系4、以更清晰的方式进行表示5、TE和TM极化二、反射与透射1、TE、TM波的反射、透射系数2、反射、透射效率3、物理意义三、波矢k本文资料来源（配图）：EMPossible_CEM1、课件资料：https://empossible.net/academics/emp5337/2、视频资料：youtube：https://www

Clarissa_Y·2022-05-24 07:53

CEM计算电磁学 -- Lecture 2 学习笔记 (1) ---TMM 传输矩阵法(1)

目录一、电磁场中的一维结构二、传递矩阵法1、模型结构2、4×4矩阵方法（需要sort）（1）前提内容（2）4×4矩阵方程式（用于求解电磁场方程）（3）LHI情况下的解（4）计算传输矩阵T（5）稳定性问题本文资料来源（配图）：EMPossible_CEM1、课件资料：https://empossible.net/academics/emp5337/2、视频资料：youtube：https://www

Clarissa_Y·2022-05-24 07:25

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-2.2 为什么是“深度”学习？

Lecture2.2whyDeepNetworks?怎样让模型在训练集和测试集上的表现接近？举例：宝可梦(Pokemon)与数码宝贝(Digimon)分类器。

宁萌Julie·2022-05-20 07:04

李宏毅机器学习——卷积神经网络

Lecture6convolutionalneuralnetwork（卷积神经网络）Imageidentification输入比如100*100的图像，三层，每层上数字代表深度，按100*100*3输入

Virginica·2022-05-20 07:32

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-3卷积神经网络

Lecture3-Imageasinput本节课主要介绍应用在图像领域的NeuralNetwork:ConvolutionalNeuralNetwork(CNN，卷积神经网络)。我们先来看看

宁萌Julie·2022-05-20 07:55

【李宏毅深度强化学习2018】P3 Q-learning（Basic Idea）

t=1121&p=3PPT地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/Lecture/QLearning%20(v2).pdf第一讲整理

Loki97·2022-04-11 07:41

斯坦福CS20SI：基于Tensorflow的深度学习研究课程笔记,Lecture note2:TensorFlow Ops

课程笔记2：TensorflowOpsCS20SI：深度学习研究中的Tensorflow（cs20si.stanford.edu）由ChipHuyen编写（[email protected]）评论者：DanijarHafner，JonGautier，Minh-ThangLuong，PaulWarren1TensorBoard很有趣Tensorflow是一个集常量，变量，操作为一体的平台。它不仅

平凡_·2022-04-08 08:32

李宏毅机器学习课程笔记4：CNN、Why Deep、Semi-supervised

Lecture10:ConvolutionalNeuralNetworkWhyCNNforImageCNN的参数比全连接神经网络少得多，为什么CNN只用较少的参数就可以用于处理图像呢？

徐子尧·2022-04-04 10:53

【CSAPP笔记】Lecture 4：Float

目录二进制小数-Fractionalbinarynumbers可表示的数字有限的数字范围IEEE754规定规范化数值DenormalizedValues特殊值小浮点的例子：动态范围（仅正向）视觉化：浮点编码IEEE编码的特殊属性舍入浮点加法二进制小数-Fractionalbinarynumbers❓什么是?表示：①"二进制点"右边的部分代表2的小数次方。②代表有理数：例子：观察：①通过右移除以2（

柠檬叶子C·2022-04-01 16:16

经典计算：Lecture2 Boolean Circuits I

2Booleancircuits2.1Definitions.CompletebasesBooleanvalue:0和1，tureorfalseBooleancircuit：把一个给定的Booleanfunction表示成其他Booleanfunctions的组合，Booleancircuit是对上述过程的表示。Booleanfunctioon：个变量basis：由Booleanfunctions

richybai·2022-03-23 19:36

经典计算：Lecture1 Turing Machines

1图灵机1.1图灵机的定义定义1.1图灵机由如下的元素组成：字母表(alphabet):一个有限的集合空白符号(blanksymbol):外部字母集(externalalphabet):一个的子集，且。输入和输出的字符串是从这里取出来的。这也是为什么叫external。TM的状态(internalstateofTM):一个有限集合，用来控制下一步执行什么。一个初始状态(initialstate):

richybai·2022-03-23 08:43

推荐频道

Lecture