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Stanford NLP with Deep Learning Lecture1のまとめ
1.はじめに これまでの2稿はTransformerによる自然言語処理の学習のアウトプットとして記事を書いてきま... 1.はじめに これまでの2稿はTransformerによる自然言語処理の学習のアウトプットとして記事を書いてきました。 GPTモデルに入り出してからもっと理論的な部分の学習した方がいいんじゃない?とふと思ったのでYoutubeにあるStanford大学が公開しているDeep Learningを用いた自然言語処理の講義で学習することにしました。 本稿はその講義の備忘録というか自分の翻訳および認識が間違えていないかの確認のために講義内容を簡潔にまとめていきたいと思います。 また、Transformerの記事等講義以外の記事と投稿の順序が混雑するかもしれませんがご了承ください。 2.Word Vector Lecture1ではIntro部分と単語ベクトルに関する基礎的な部分の説明回でした。 Introに関しては講義に関する内容であったり、言語の本質についての部分だったため割愛します。 NLPの目
2023/03/08 リンク