原创 3.11 結論和致謝-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

結論和致謝 (Conclusion and thank you) 恭喜你能走到這一步,在最後這節視頻中,只想做個總結,並給你一些最後的想法。 我們一起經歷了一段很長的旅程,如果你已經學完了整個專業的課程,那麼現在你已經學會了神經

原创 2.5 學習詞嵌入-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

學習詞嵌入 (Learning Word Embeddings) 在本節視頻中,你將要學習一些具體的算法來學習詞嵌入。在深度學習應用於學習詞嵌入的歷史上,人們一開始使用的算法比較複雜,但隨着時間推移,研究者們不斷髮現他們能用更加簡

原创 2.6 Word2Vec-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

Word2Vec 在上個視頻中你已經見到了如何學習一個神經語言模型來得到更好的詞嵌入,在本視頻中你會見到 Word2Vec算法,這是一種簡單而且計算時更加高效的方式來學習這種類型的嵌入,讓我們來看看。 本視頻中的大多數的想法來源

原创 3.6 Bleu得分-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

Bleu得分 (Bleu Score) 機器翻譯(machine translation)的一大難題是一個法語句子可以有多種英文翻譯而且都同樣好,所以當有多個同樣好的答案時,怎樣評估一個機器翻譯系統呢?不像圖像識別(image r

原创 3.1 基礎模型-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

基礎模型 (Basic Model) 在這一週,你將會學習seq2seq(sequence to sequence)模型,從機器翻譯到語音識別,它們都能起到很大的作用,從最基本的模型開始。之後你還會學習集束搜索(Beam sear

原创 3.5 集束搜索的誤差分析-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

集束搜索的誤差分析 (Error analysis in beam search) 在這五門課中的第三門課裏,你瞭解了誤差分析是如何能夠幫助你集中時間做你的項目中最有用的工作,束搜索算法是一種近似搜索算法(an approxima

原创 3.3 集束搜索-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

集束搜索 (Beam Search) 這節視頻中你會學到集束搜索(beam search)算法,上節視頻中我們講了對於機器翻譯來說,給定輸入,比如法語句子,你不會想要輸出一個隨機的英語翻譯結果,你想要一個最好的,最可能的英語翻譯結

原创 大總結-深度學習全五課-Stanford吳恩達教授

大總結 深度學習符號 此筆記中使用的數學符號參考自《深度學習》和 Deep learning specialization 常用的定義 原版符號定義中, x(i)x^{(i)}x(i) 與 xix_ixi​ 存在混用的情況,請注

原创 3.4 改進集束搜索-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

改進集束搜索 (Refinements to Beam Search) 上個視頻中, 你已經學到了基本的束搜索算法(the basic beam search algorithm),這個視頻裏,我們會學到一些技巧, 能夠使算法運行

原创 1.0 深度學習回顧與PyTorch簡介 - PyTorch學習筆記

P1 深度學習回顧與PyTorch簡介 視頻課程地址:點我 fly~~~ 本節課主要偏向於NLP,因爲作者本人是做NLP方向NLP 預訓練三種模型: BERT OpenAI GPT ELMo 【NLP】OpenAI GPT算

原创 0.0 環境搭建 - PyTorch學習筆記

機器學習Python編程環境:VSCode+Anaconda 機器學習Python編程環境:VSCode+Anaconda 安裝conda,安裝類型建議選擇All Users這樣後期不會出現權限的問題 win10安裝pyto

原创 2.1 詞彙表徵-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

詞彙表徵 (Word Representation) 上週我們學習了RNN、GRU單元和LSTM單元。本週你會看到我們如何把這些知識用到NLP上,用於自然語言處理,深度學習已經給這一領域帶來了革命性的變革。其中一個很關鍵的概念就是

原创 利用pip3安裝包只能在python2中調用

利用 pip3 安裝的 python 擴展包只能在 python2 中調用 首先檢查下,是不是 pip3 命令和 pip 命令都同時指向了系統的 python2 版本。 我的便是這種情況: MacBook-Pro ~ % pip

原创 1.3 循環神經網絡模型-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

循環神經網絡模型 (Recurrent Neural Network Model) 上節視頻中,你瞭解了我們用來定義序列學習問題的符號。現在我們討論一下怎樣才能建立一個模型,建立一個神經網絡來學習 XXX 到 YYY 的映射。 可

原创 1.4 通過時間的反向傳播-深度學習第五課《序列模型》-Stanford吳恩達教授

通過時間的反向傳播 (Backpropagation through time) 之前我們已經學過了循環神經網絡的基礎結構,在本節視頻中我們將來了解反向傳播是怎樣在循環神經網絡中運行的。和之前一樣,當你在編程框架中實現循環神經網絡