课程学习中心 | NLP课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析 课程介绍 自然语言处理 (NLP) 是一门关于如何教计算机理解人类语言的工程艺术和科学.NLP 作为一种人工智能技术,现在已经无处不在--我们可以与手机交谈.使用网络回答问题.在社交媒体中讨论,甚至在人类语言之间进行翻译. CS685 马萨诸塞大学 NLP 进阶课程,广泛关注自然语言处理的深度学习方法,详细讲解前沿技术点与典型应用.课程重点是神经语言模型和迁移学习--这两者都极大地推动了最先进的技术. 课程基于…

第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 2.1 词汇表征(Word Representation) 词汇表示,目前为止一直都是用词汇表来表示词,上周提到的词汇表,可能是 10000 个单词,我们一直用 one-hot 向量来表示词.这种表示方法的一大缺点就是它把每个词孤立起来,这样使得算法对相关词的泛化能力不强. 换一种表示方式会更好,如果不用 one-hot 表示,而是用特征化的表示来表示每个词,man,w…

http://52opencourse.com/111/斯坦福大学自然语言处理第四课-语言模型(language-modeling) 一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学…

Emojify! Welcome to the second assignment of Week 2. You are going to use word vector representations to build an Emojifier. Have you ever wanted to make your text messages more expressive? Your emojifier app will help you do that. So rather than wri…

Operations on word vectors Welcome to your first assignment of this week! Because word embeddings are very computionally expensive to train, most ML practitioners will load a pre-trained set of embeddings. After this assignment you will be able to: L…

[解释] The dimension of word vectors is usually smaller than the size of the vocabulary. Most common sizes for word vectors ranges between 50 and 400. [解释] 过用t-SNE算法来将单词可视化.t-SNE算法所做的就是把这些n维的数据用一种非线性的方式映射到2维平面上,可以得知t-SNE中这种映射很复杂而且很非线性. [解释] Yes, word v…

CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html https://web.stanford.edu/class/cs224n/syllabus.html 论文 https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1174/reports.html…

世界名校网络课程大盘点   加州大学伯克利分校http://webcast.berkeley.edu/ 加州大学伯克利分校与斯坦福大学. 麻省理工学院等一同被誉为美国工程科技界的学术 领袖,其常年位居泰晤士高等教育杂志全球大学排行前十名. 作为美国第一的公立大学, 伯克利分校提供了学校许多优秀教授的播客和视频讲座, 可以跟踪最新的讲座.想看教授布置的作业和课堂笔记,可以点击该教授的网页进行查看. 麻省理工学院http://www.core.org.cn/ MIT 录取率极低, 每年只录取 200…

大家好,我是MarsZ,上次给大家带来了程序猿Mars谈大学之大学应该怎么过 ,反响还不错(……),这次继续给大家分析一下大学应该学好哪些课程. 首先必须说明两点:一,以下我说的仅代表个人观点.二,仅供未来想从事游戏前端开发的程序猿的同学参考(因为我是个游戏开发程序猿,我的经验当然只能作为游戏开发程序猿的参考了). 我记得我大学在是计算机科学院技术系学的计算机科学院技术专业,虽然不同学校这个专业的名字可能略有不同,但是学到的东西大约都是相近的.很多同学可能在大学的时候过得浑浑噩噩,上课打瞌睡的.…

深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力,强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策,因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果,为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路. 今天我们推荐这样一门课程--UC Berkeley的 CS188<人工智能导论>(Introduction to Artificial Intelligence).课程主要介绍了AI的基础知识,尤其是强化学习方面,讲解非常详细,覆盖面比较全面,学习资料也很丰富,包括了课程的全套视频.课件PPT.课后学习资料.Homework.…