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1.详细推导过程：
2.代码示例
万恶的GFW居然把github的上传端口给封了，于是我就只能用国内的这个山寨版了
https://gitcafe.com/NeighborhoodGuo/cs224d-problem-set3.git...
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2015-08-15 00:15:19
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终于把最后一讲也看完了，stanford的NLP课程也接近了尾声，真的是非常的开心，这门课真的让我收获了很多。
这一课讲得就是DL在NLP方面的应用，其实大部分内容在之前的课上和之前的推荐阅读里都有提及，这一课也算是一门复习课吧。
同样的先overview一下：1.Model overview 2.Character RNNs on tex...
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2015-08-13 20:10:59
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这一讲还是嘉宾的讲课，讲得是关于parallel计算方面的。俗话说的好：“三个臭皮匠，顶个诸葛亮嘛”。哈哈
因为一台计算机，或者一个处理器的处理能力是有限的，进行并行计算能够大大提高运算速度，节省调试的时间。而我们的NN是如此的复杂，有时候规模也特别大，所以使用并行计算是很有必要的。
这一讲呢，主要分为五个部分：1.Efficient formulations 2.CPUs and...
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2015-08-12 21:51:43
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不知不觉到了第三部分了，整个课程也快结束了，虽然不是第一次整个推完公开课，但是还是有些兴奋呢！
废话不多说，开始总结啦！
这节课就介绍了一个模型，就是在Computer Vision里十分popular的CNN(Convolutional Neural Networks)。不过这里介绍它在NLP的应用，可见model其实是可以有不...
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2015-08-10 01:57:14
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1.以下是problem set 2的详细推导过程：
2.
附上我自己敲的代码的解决过程，有错误请不吝指正。
https://github.com/NeighborhoodWang/CS224D-problem-set2.git
3.注意的要点：
Python...
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2015-08-09 20:47:06
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Go Go Go
第十讲也顺利结束啦，不愧是Advanced Recursive NN讲得内容确实有些Advanced，不过如果认真听课再认真看课后的paper的话，我相信还是可以完全理解的。
开始总结喽。。。
首先，老师在课上开篇讲了RNN的一个综述吧，也是使用RNN进行NLP的三个大的要素：1.Train objective主要有两种，一种是cross-entropy或者ma...
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2015-08-04 23:06:02
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最近几课的内容不是很难，还有我的理解能力有所提高（自恋一下），所以这几课完成的都挺快。不知不觉lec9也完成了。这一讲讲了另一个RNN，其中R是Recursive不是之前的Recurrent。课上老师使用Recursive NN来做NLP和CV的任务，我个人认为做CV还是不错的，这个NLP怎么感觉有点不靠谱。不管怎么说这个model还是解决了很多实际问题的，而且性能也不错，现在就来记录记录喽。...
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2015-08-02 01:01:31
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