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skipgram关键词提取解读_ai智能写作一键生成(2024年12月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-12-03

skipgram关键词提取

斯坦福CS224N：NLP入门最佳课程之前在斯坦福在线课程上学习过CS224N，私以为这是目前市面上最好的LLM入门课程。下面详细介绍一下这门课的内容和项目。课程内容 𐟓š 这门课从最基本的word embedding讲起，介绍了几个主流的生成embedding算法，如Glove和word2vec。课程内容从零开始展示了深度学习在多种自然语言学习任务中的优势，并对比了传统方法。课程还深入讲解了深度学习中的核心机制Backpropagation，以及LLM核心机制Transformer中的Multi-Head Self-Attention原理。每年还会邀请一些最火的NLP方向研究学者来做一期讲座，让同学们对当前最主流的研究有一个大致的了解。通过这门课，学生可以从零开始构建一个神经网络模型，真正做到学以致用。项目简介 𐟓ˆ 项目1：探索Glove和Co-occurrence算法下的word embedding对比，涉及数据降维和词义相似度对比。项目2：验证word2Vec中的一些性质，以及在skip-gram和negative sampling下不同损失函数的梯度计算和对比。需要将已证明的数学理论用Python代码实现，并应用在一个情感分析的数据集上。项目3：论证Adam优化算法如何应用momentum概念来调控模型参数，并用Pytorch实现一个依存分析的神经网络。项目4：实现一个基于RNN的自然翻译应用，我当时的项目是关于北美土著文字Cherokee的翻译，需要从零开始构建模型，包括手写embedding lookup等几个类，最后通过BLEU来评判模型效果。项目5：探索Transformer中的multi-head self-attention，以及K、Q、V分别代表什么和一些数学证明。最后还会调用minGPT对比模型有无预处理下的结果差异。通过这些项目，学生可以深入理解深度学习和NLP的原理，并实践应用。

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