Lecture 第20页

CS224n-lecture1-subtitle

Okay.Helloeveryone.[LAUGHTER]Okayweshouldgetstarted.Um,they'reactuallyarestillquiteafewseatsleft.Ifyouwannabereallybold,thereareacoupleofseatsrightinfrontofmeinthefrontrow.Ifyou'relessbolderafewoverth

月下临风·2020-07-26 17:24

总分从80到100，听力从16到27，我经历了什么

èGRETOEFLè100é80èèé°2018912è12¤TOEFL1013èTOEFL¤¤°è·±°°100§è¨èéè·¤§è·±TOEFL¤èVeg1013TOEFLè01-¨é¨è¨¤§¨èé°èLecture

琦叔GRE·2020-07-24 00:00

2019年CS224N课程笔记-Lecture 10: Question Answering

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411正文内容当我们在谷歌浏览器中搜索澳大利亚第三任总统是谁时，谷歌浏览器会告诉我们答案，这就是一个问答系统而且这是通过我们提问语句的特征进行回答的，而不是基于结构化数据存储的问答，我们今天要讨论的也主要是神经问答系统问答系统产生的动机大概意思就是我们现在有特别多的全文文本，早起搜索可能就是返回相关的文档（类似于你想

任菜菜学编程·2020-07-19 22:27

2019年CS224N课程笔记-Lecture 9: Practical Tips for Final Projects

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411课程一开始介绍了一些作业情况，具体就不介绍了，不过推荐了很多比较好的nlp的数据的网址，这个建议大家保留下：https://machinelearningmastery.com/datasets-natural-languageprocessing/https://github.com/niderhoff/nl

任菜菜学编程·2020-07-16 20:11

Python作业-Jupyter-数据集分析

JupyterNoteBook以及python库中的数据分析函数exercise链接：https://nbviewer.jupyter.org/github/schmit/cme193-ipython-notebooks-lecture

竹原·2020-07-16 06:52

12: The Last Lecture

TheLastLecture06/08/2017Ihadbeenreadingfor5hoursand24minutestoday.ItisthefirsttimethatIspentsomuchtimeonreading.Itwaslongtime,butIhadfinishedonlythehalfofTheLastLecture.IamsureIwilllearnalotfromRandyP

李绅Luis·2020-07-16 06:49

Python学习笔记——Pandas、Seaborn

练习题目来源：https://nbviewer.jupyter.org/github/schmit/cme193-ipython-notebooks-lecture/blob/master/Exercises.ipynb

ltc8600·2020-07-16 02:41

斯坦福CS224n-lecture01-自然语言与深度学习简介

学习内容：1、什么是自然语言处理2、什么是深度学习3、课程简介4、为什么理解自然语言这么难5、介绍深度学习在自然语言中的应用一、什么是自然语言处理1、什么是自然语言处理1.1这是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。1.2目的是让计算机处理并理解自然语言，以完成有意义的任务，例如：执行任务，预定，买东西，翻译，问答等1.3完全理解和表达语言甚至定义语言是很困难的任务，完美的语音理解等效于实

l422380631·2020-07-16 01:54

Machine Learning Foundation Lecture 06 Theory of Generalization学习笔记

第6讲看完，继续学习笔记。这一讲的最终目的是证明，能否用growthfunction来代替M。知识点1：从第5讲中我们知道不同的hypothesis有不同的Growthfunction()。例如：Positiverays:，breakpointat2；Positiveintervals:，breakpointat3；Convexsets:，nobreakpoint；2Dpercenptron:，b

大肥猴·2020-07-16 00:42

TPO20听力文本 Lecture 1

Listentopartofalectureinalinguisticsclass.(n.语言学)Ok,theconventionsorassumptionsthatgovernconversation,......thesemayvaryfromoneculturetoanother,butbasically,forpeopletocommunicate,thereisa...theyhavet

北海道花季·2020-07-16 00:48

图机器学习 - cs224w Lecture 16 - 图神经网络的局限性

CapturingGraphStructureGraphIsomorphismNetworkVulnerabilitytoNoise转载请注明：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106626551这一个Lecture

WineChocolate·2020-07-15 18:11

第十四周作业

作业取自https://nbviewer.jupyter.org/github/schmit/cme193-ipython-notebooks-lecture/blob/master/Exercises.ipynbPart1Foreachofthefourdatasets

qq_36573673·2020-07-15 15:40

【计算机视觉】Lecture 1：计算机视觉的介绍

http://www.cse.psu.edu/~rtc12/CSE486/CSE/EE486ComputerVisionIIntroductiontoComputerVision什么是视觉？特别强调：三维世界和一个二维图像的联系。物体的位置和特征。什么是计算机视觉？与下列有关系，但不等同于：摄影测量学图像处理人工智能为什么要学习计算机视觉？到处都有图像和视频应用的快速积累—从图片中建立三维世界的表

USRL所长·2020-07-15 00:25

Stanford CS230学习笔记（一）：Lecture 1 Class Introduction

而是较为实用的内容课程在数学和应用的权衡介于CS229和CS229A之间，相比于CS229较偏重工业实践，而又比实践导向的CS229A多了些数学推导课程模式课程采取“翻转课堂”的模式，即课程包括现场进行的lecture

thinszx·2020-07-14 23:34

Getting the Most out of this Specialization-week1

Lecture-BasedQuestionsModule1-IntroductionWhatdoesHCImeantoyou?

Bing2464·2020-07-14 13:49

“科技论文写作与学术报告”课程笔记1-如何用英语撰写科技论文

“科技论文写作与学术报告”本门课有4个lecture，分别讲述“如何用英语撰写科技论文”，“如何用英文做报告”，“如何参加国际会议”，“如何选题和写项目申请书”，对此我针对前两个lecture以及第4个

weixin_30273175·2020-07-13 16:39

info5011 week 3 - lecture examples

3.1targetsumtargetsum可能是求一个array里是否有多个元素可以凑到K.如果不要求连续性,可以转化成背包的问题.如果要求连续性(subarray是否和为K),那就是前缀和版的twosum问题.Leetcode560里问的是一共有多少个subarray满足和为K.思路:bruteforcerangesum.先求前缀和然后遍历开始和结束位.复杂度O(n^2).前缀和版two-sum

shirleyhou·2020-07-13 16:32

Swift 学习笔记 Usefull 1. Debugging and Xcode Tips and Tricks

本节课主要是说明快捷键和Debug基础操作，快捷键部分全部列出来了，如果想看Debug跳转到视频20分钟左右，如果已经知道如何使用断点Debug，则本节视频完全可以跳过上一篇：Swift学习笔记Lecture2

把大象放进冰箱·2020-07-13 16:23

用Swift做个游戏Lecture08 —— Show Me 得分面板！

系列：用Swift作个游戏作者：pmst(1345614869)微博：PPPPPPMST课时7中实现了得分机制，当你越战越勇，得分也蹭蹭地往上加，不过马有失蹄，人有失足，总会不小心失败，这时候就要结算你的劳动成果了:通常都是告知游戏结束，得分几何，最好成绩等等信息。咱们游戏是这么设计的:本文任务:当游戏结束时呈现上图的内容。思路：简单来说就是实例化几个特定纹理(你可以理解为照片image)的精灵，

NinthDay·2020-07-13 15:09

Swift 学习笔记 Lecture 1. Introduction to iOS 11 , Xcode 9 and Swift 4

传送门:斯坦福CS193P课程Ready！Go！推荐斯坦福课程，笔记随课程更新，本篇和下一篇是已经写下来的，从Apple备忘录移过来，格式和数据展现的并不完整和整齐，因为是笔记，就不花时间改展现了。什么是iOS？iOS系统层次CocoaTouch:Multi-Touch，Alert，CoreMotion，WebKit，MapKit，Camera，Views等等，UI层提供展现所需控件和用户互动Me

把大象放进冰箱·2020-07-13 14:48

如何在C语言中实现简单的泛型编程(一）

其中Lecture4中讲到了一种在C语言中不用C++中的template实现泛型编程的方法。我在这里总结了它的笔记后，加入了我自

skyline0623·2020-07-13 13:37

CS231N Lecture14: Reinforcement Learning

强化学习：Agent与Environment之间交互，Agent发起一个Action，环境会给出一个reward。目标是如何执行action才能将reward最大化。1.MarkovDecisionProcess是强化学习的数学基础，马尔可夫特性：目前的状态完全刻画世界的状态其中包含S为状态集，A是action集，R是给定(state,action)对后reward的分布，P是转移概率(例如从给定

best___me·2020-07-13 11:15

6.824分布式系统学习笔记

Lecture1：Introduction为什么需要分布式系统？

haha and giraffe·2020-07-13 09:25

台湾国立大学（林轩田）《机器学习技法》（第8讲）Adaptive Boosting (AdaBoost)

download.csdn.net/download/malele4th/10212756注明：文中图片来自《机器学习技法》课程和部分博客建议：建议读者学习林轩田老师原课程，本文对原课程有自己的改动和理解Lecture8AdaptiveBoosting

九方先生·2020-07-13 08:13

吴恩达机器学习笔记二（lecture 2）（损失函数、梯度下降）

一、单变量的LR模型最简单的单变量线性回归模型：二、损失函数（costfunction）在这个例子中使用的是平方误差函数最为损失函数，这是解决线性回归问题最常用的损失函数1、假设函数和损失函数之间的关系先考虑θ₀=0的情况：当θ₁=1时，损失函数取最小值θ₀不知道时，两个参数，对应的损失函数的图像如下：是一个三维图像。与上面例子类似，都是找到损失函数值最小时候的参数值。三、梯度下降（Gradien

cheney康·2020-07-13 03:54

CS231n Class Notes- lecture11 ConvNets in Practice

这节课主要讲了一些在实际使用CNN时的技巧，可以加速训练网络。很多内容需要图解，所以我就直接截图了。所有图都是从CS231nlecture11的课件中截取的。ThepowerofsmallfiltersThree3x3convgivessimilarrepresentationalpowerasasingle7x7convolution这是在VGG[1]这篇论文中最先提出来的，3层3x3大小的卷积

蜗牛一步一步往上爬·2020-07-12 18:34

Advanced Algorithm Lecture2(高等算法课程笔记2)

作者的博客：CSDN:https://blog.csdn.net/u013031229博客园:https://www.cnblogs.com/fzyz999/主站:https://www.pig2earth.top/目录ContrastAlgorithmFastCut算法随机算法的分类复杂性类ContrastAlgorithmPickanedgeuniformlyatrandomMergethee

小猪地二·2020-07-12 18:00

深度学习——以图读懂反向传播

献上台大李宏毅老师的讲解：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2015_2/Lecture/DNN%20backprop.ecm.mp4/index.html1

MuBaicao·2020-07-12 15:21

深度学习中的loss函数

注：这篇文章是基于cs231n的lecture3.数据我们的数据如Fig0所示Fig0.上边的图片是模型的输入，下边的数字是模型的输出。

jiraiyafuhui·2020-07-12 11:37

[cs224n] Lecture 3 – Neural Networks

Lecture3–NeuralNetworks1.Courseplan:comingupHomeworksAnoteonyourexperience!

gdtop818·2020-07-12 10:55

cs224笔记：Lecture 9 a review

1构建项目途径LookatACLanthologyforNLPpapers:https://aclanthology.infoAlsolookattheonlineproceedingsofmajorMLconferences:NeurIPS,ICML,ICLRLookatonlinepreprintservers,especially:aixiv.orgArxivSanityPreserverb

扬州小栗旬·2020-07-12 10:01

cs224笔记：Lecture 6 Language Models and RNNs

LanguageModelsandRNNs1LanguageModelLanguageModelisthetaskofpredictingwhatwordcomesnext.更正式的：给定一个单词序列，x(1),x(2),...,x(t)\mathbf{x}^{(1)},\mathbf{x}^{(2)},...,\mathbf{x}^{(t)}x(1),x(2),...,x(t)，预测下一个单词x

扬州小栗旬·2020-07-12 10:00

cs224笔记: Lecture 4 Backpropagation and Computation Graph

BackpropagationandComputationGraph1.Derivativew.r.t.aweightmatrix还是之前的那个例子，应用chainrule求解梯度，前向计算式子如下:s=uThh=f(z)z=Wx+bs=\mathbf{u}^T\mathbf{h}\\\mathbf{h}=f(\mathbf{z})\\\mathbf{z}=\mathbf{W}\mathbf{x}

扬州小栗旬·2020-07-12 10:28

损失函数(loss function)

发现一份不错的介绍资料：http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf（题名“Lossfunctions

weixin_34368949·2020-07-12 10:12

CS224d: Deep Learning for Natural Language Process

CourseDescriptionTeachingAssistantsPengQiCourseNotes(updatedeachweek)DetailedSyllabusClassTimeandLocationSpringquarter(March-June,2015).Lecture

weixin_34297300·2020-07-12 09:34

cs231n学习笔记【1】--- Lecture_10 --- RNN

写在前面这节课讲的内容是RNN有关的知识内容，本来是直接要做assignment3的，后来看完英文介绍和我下下来的代码发现就像是做完形填空一样我要把代码填入预先设置好的位置。一下子蒙圈了，这怎么填？？？问了同学后才知道，Syllabus都已经设计好了，先看讲义和视频，一点点公式啊什么的都有讲，再自己去写。所以第一篇笔记我就要直接先学习一下RNN，不想直接从头，这样很打击我的积极性，因为前面有很多知

weixin_34194702·2020-07-12 09:28

CS231n笔记 Lecture 10, Recurrent Neural Networks

RecaptiononCNNArchitectureAlthoughSerenaisverybeautiful,Justinisabetterlecturer.Lovehim.RecurrentNeuralNetworkMeanttoprocesssequencialdata,reusehiddenstatetoretaintheknowledgeofpreviousfedinputs.Canbe

weixin_30888027·2020-07-12 07:14

Cs231n课堂内容记录-Lecture1 导论

Lecture1视频网址：https://www.bilibili.com/video/av17204303/?p=2https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884?

weixin_30558305·2020-07-12 06:55

非常详细的ok6410的linux系统移植…

移植触摸屏驱动38移植Qt4.8.142tslib移植及测试42移植qt-everywhere-opensource-src-4.8.145今天听了宋宝华（http://www.embedu.org/lecture

weixin_30267691·2020-07-12 05:32

斯坦福cs224n教程--- 学习笔记2-11

周日晚上提交作业运行截图·周三、周六休息_（以下的部分链接在手机端无法正常显示，请复制链接到电脑浏览器打开）二、分节学习内容第1部分学习任务：（1）高级LSTM及GRU：LSTMandGRU，观看课件lecture09

葡萄数·2020-07-12 03:11

【深度学习】Batch Normalization理解

-斯坦福CS231Lecture6-BatchNormalization学习笔记各种讲解深度学习的课程、博客中都会强调BN（BatchNormalization）的优点和重要性，于是仔细研读了一下各种资料

cookie_17·2020-07-12 03:33

TPO26听力文本 Lecture 1

Listentopartofalectureinanadvertisingclass.Lastclasssomeoneaskedaboutgreenmarketing.Greenmarketingreferstocompaniespromotingtheproductasenvironmentallyfriendly.Companiesoftenturntoadvertisingexpertsto

北海道花季·2020-07-12 00:02

广义线性模型(Generalized Linear Models)-cs229 lecture4

学习cs229时看到了广义线性模型，所谓广义，应该就是使用这个模型可以将大多数的概率分布模型统一化，可以使用这个模型推导出像sigmoid,softmax之类的函数形式。在这里记录一下学到的相关内容，便于以后回顾。指数族概率统计中的很多分布都可以表示为指数族的形式，指数族的通用表示如下：（1）其中是这个分布的naturalparameter或者叫做cononicalparameter。是suffi

stesha_chen·2020-07-11 23:30

cs231n学习笔记-lecture4（Backpropagation and Neural Networks）以及作业解答

Backpropagation学习笔记这部分主要是比较详细的介绍使用计算树进行反向传播的计算方法。首先举了一个很简单的例子，例子中详细的介绍了前向传播和反向传播的计算方式，其实就是链式法则。每个节点的导数都是用后一个部位的导数乘以当前节点的导数。然后总结了一个节点导数的求法，就是上一个节点的导数乘以当前节点的localgradient。然后举了一个相对复杂的例子，也是一步一步进行了正向和反向传播。