神经语言模型

  • 马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 在 PyTorch 中实现神经语言模型

    马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了如何在PyTorch中实现神经语言模型。它首先讲解了神经语言模型的基本概念和交叉熵损失函数的作用。然后,视频演示了如何在PyTorch中构建神经语言模型,包括定义模型结构、计算损失函数和训练模型。最后,视频提到了下一步将介绍的自注意力和Transformer模型。 损失函数与交叉熵损失:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程主…

    2024年3月19日
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  • 马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 神经语言模型

    马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了神经语言模型和循环神经网络。它讨论了神经语言模型的优势,如能够处理长前缀和共享参数。然后,它详细介绍了循环神经网络的结构和操作,包括隐藏状态和权重矩阵的使用。视频还提到了固定窗口模型和转换器模型。最后,视频提到了下一步的内容,即反向传播。 神经语言模型介绍:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了神经语言模型,它可以预测给…

    2024年3月18日
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