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Stanford 深度自然語言處理 學習筆記(三)

歸一化因子的計算代價很大(softmax的分母部分)。Negative Sampling用sigmoid表概率。 主要的思路:對一對實際的詞對(一箇中心詞及一個視窗內的其他詞)和一些隨機的詞對(一箇中心詞及一個隨機詞)訓練二元邏輯迴歸模型(參見 這篇文章)   保證一些出現比較少的詞可以被儘可能多的 […]

Stanford自然語言處理筆記1 -basic text processing

//過年歸來,雖然還想玩,但是還是要學習了,上午機器學習技法,下午nlp吧=。= //最近在看公主的男人,我家厚厚好帥=。=,實在是太呆萌了。 開始 第一部分直接講的正則匹配=。= We和we我都想匹配出來[Ww]e這樣肯定可以搞定啦 [a-z]任意一個小寫字母[A-Z]任意一個大寫字母 [^a-z […]

Stanford 機器學習練習 Part 3 Neural Networks: Representation

   從神經網路開始,感覺自己慢慢跟不上課程的節奏了,一些程式碼好多參考了別人的程式碼,而且,讓我現在單獨寫也不一定寫的出來了。學習就是一件慢慢積累的過程,兩年前我學演算法的時候,好多演算法都完全看不懂,但後來,看的多了,做的多了,有一天就茅塞頓開。所有的困難都是一時的,只要堅持下去,一切問題都會解 […]

Stanford CS231n 學習筆記:Lecture 1 Introduction

第一講 緒論 [講義][視訊] 這一講主要介紹了CV的研究歷史。我覺得以下知識比較有價值: 有研究者認為,在5.4億年前的物種大爆炸是由視覺的產生導致的 視覺領域的研究問題有哪幾個 從2000年開始的幾個關鍵性工作 Lecture 2 聽到一半忽然覺得還是要寫筆記的,先列個大綱在這,等我聽完再來補充 […]