cs224d:斯坦福大学自然语言处理的深度学习

课程说明 自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。 理解复杂的语言表达也是人工智能的重要组成部分。 NLP的应用无处不在，因为人们可以用语言交流几乎所有内容：网络搜索，广告，电子邮件，客户服务，语言翻译，放射学报告等。为NLP应用提供强大的基础任务和机器学习模型。 最近，深度学习方法在许多不同的 NLP 任务中获得了非常高的性能。 这些模型通常可以使用单个端到端模型进行训练，并且不需要传统的、特定于任务的特征工程。 在这个Spring学期课程中，学生将学习实施、训练、调试、可视化和发明自己的神经网络模型。 该课程深入探讨了应用于 NLP 的深度学习的前沿研究。 最终项目将涉及训练一个复杂的循环神经网络并将其应用于大规模 NLP 问题。 在模型方面，我们将介绍词向量表示、基于窗口的神经网络、循环神经网络、长短期记忆模型、递归神经网络、卷积神经网络以及一些涉及记忆组件的非常新颖的模型