Stanford CS224N NLP with Deep Learning

자연어 처리 강의를 듣고 공부 후기를 써부자 일단 수업과 별개로 놀랐던 점. 첫수업부터 엄청난 수학 실력을 뽐내주심 학생들의 질문이 꽤나 흥미로움 교수님의 답변도 짱 대박 친절하심 아무튼 강의 공부 복습 Let's go Lecture 1 강의 링크 Lectur

Lecture 3 강의자료 자 저번시간에 Stochastic Gradient Descent 에 대해 배웠다. 그러면 과연.. 미분은 어떻게 하는건가??? 손으로 알고리즘으로 그럼 우선 손으로 해보자. 그래야 알고리즘을 만들 수 있으니까. Matrix calc

과제1을 수행 하기전 간단한 파이썬 복습을 진행했다.우선 주피터 노트북을 실행하는데, 나는 이미 미니콘다가 깔려 있어서 미니콘다 프롬프트로 주피터 노트북을 설치했고, 프롬프트를 열로 jupyter notebook을 입력하면 웹에서 실행된다.더 자세히 알고싶다면 다음 링

과제 1 드디어 시작이다. set을 이용해서 중복된 단어를 제외하고 정렬하는 코드이다. test용으로 corpus를 다음과 같이 만들어보자. corpus_words의 반환값은 다음과 같다. 일단 한국어로 번역하면,창 중앙에 있는 단어 앞의 단어 n과 뒤의 단어 n을 고

Leture 5 강의 링크 다섯번째 강의 계획은 다음과 같다. Neural dependency parsing A bit more about neural networks Language modeling + RNNs 이전에 그리디 방식까지만 알아봤다면 이번에는 neu

Lecture 6 강의 내용 Machine Translation seq2seq attention Pre-Neural Machine Translation 기계번역의 역사부터 알아보자. 이전 최초의 기계번역의 시도는 냉전시기 러시아어을 영어로 번역하여 우위

참고 자료 강의영상 강의자료 추가노트 Lecture 8 8강부터 2023년 강의 영상으로 공부를 진행하게 되었다. 오늘 배울 내용은 RNN to attention-based NLP models The Transformer model Great results wi

강의 자료강의 영상강의 ppt9번째 수업이다.이번 수업 시간에는A brief note on subword modelingMotivating model pretraining from word embeddings Model pretraining three waysDeco

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오늘 배울 내용은 Insights between NLP and Linguistics에 대한 내용이다. 강의 자료 강의 영상 강의 ppt 오늘의* lecture plan* 이다. Structure in human language Linguistic structur

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