CS224N
1.[CS224N] Lecture 1 : Introduction and Word Vectors
딥러닝에서 word vector의 의미와 word2vec에 대해 알아보자
2023년 2월 27일
2.[CS224N]Lecture 2 - Neural Classifiers
Word2vec, optimization, co-occurrence matrix, GloVe model of word vectors, evaluating word vectors, word senses에 대해 알아보자
2023년 2월 28일
3.[CS224N] Lecture 3 - Backprop and Neural Networks
[CS224N] Lecture 3 - Backprop and Neural Networks
2023년 3월 3일
4.[CS224N] Lecture 4 - Syntactic Structure and Dependency Parsing
Dependency parsing에 대해 알아보자
2023년 3월 6일
5.[CS224N] Lecture 5 - Recurrent Neural networks (RNNs)
Neural dependency parsers, graph-based dependency parsers, 그리고 RNN에 대해 알아보자
2023년 3월 8일
6.[CS224N] Lecture 6 - Simple and LSTM RNNs
Train/evaluate RNN, vanishing/exploding gradient problem, LSTM, 그리고 bidirectional LSTM에 대해 알아보자
2023년 3월 12일
7.[CS224N] Lecture 7 - Translation, Seq2Seq, Attention
Machine Translation task, Seq2Seq, Attention에 대해 알아보자
2023년 3월 13일
8.[CS224N] Lecture 8 - Attention revisited
Attention에 대해 알아보자
2023년 3월 13일
9.[CS224N] Lecture 9 - Self- Attention and Transformers
Self-Attention과 Transformer에 대해 알아보자
2023년 3월 16일
10.[CS224N] Lecture 10 - Transformers and Pretraining
Subword modeling, pretraining model(GPT, BERT, T5, GPT-3)에 대해 알아보자
2023년 3월 19일