*. Tips:

  1. l o g a ( x ) log_a(x) loga​(x)在机器学习中默认为 l n ( x ) ln(x) ln(x)

0. 主要参考:

CS224n专栏

AILearners/blog/nlp/cs224n/

1. note1:

  1. CS224n笔记1 自然语言处理与深度学习简介

2. note2:

  1. CS224n笔记2 词的向量表示：word2vec
  2. CS224n 学习笔记(2) Word2Vec
  3. Word2vec之公式推导笔记
  4. CS224n研究热点1 一个简单但很难超越的Sentence Embedding基线方法
  5. word2vec原理推导与代码分析
  6. 【2019斯坦福CS224N笔记】（1）如何计算机理解人类语言

3. note3:

  1. CS224n研究热点2 词语义项的线性代数结构与词义消歧
  2. CS224n笔记3 高级词向量表示
  3. 【2019斯坦福CS224N笔记】（2）词向量的优化与评价

4. note4:

  1. CS224n笔记4 Word Window分类与神经网络
  2. 支持向量机
  3. 【2019斯坦福CS224N笔记】（3）神经网络

5. note5:

  1. CS224n研究热点3 高效文本分类的锦囊妙计
  2. CS224n笔记5 反向传播与项目指导
  3. 【2019斯坦福CS224N笔记】（4）反向传播
  4. 【笔记4】反向传播
  5. 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
  6. Charlotte77——数学系的数据挖掘民工
  7. 你真的理解反向传播吗？面试必备
  8. 一文搞懂反向传播算法
  9. 理解back propagation反向传播

6. note6:

  1. CS224n研究热点4 词嵌入对传统方法的启发
  2. CS224n笔记6 句法分析
  3. 基于神经网络的高性能依存句法分析器
  4. HanLP：面向生产环境的自然语言处理工具包
  5. 自然语言处理 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁
  6. 【2019斯坦福CS224N笔记】（5）依存结构语法
  7. 基于神经网络的高性能依存句法分析器

7. note7:

  1. CS224n研究热点5 图像对话
  2. CS224n笔记7 TensorFlow入门

8. note8:

  1. CS224n研究热点6 基于转移的神经网络句法分析的结构化训练
  2. CS224n笔记8 RNN和语言模型
  3. vanishing_grad_example.html
  4. vanishing_grad_example.ipynb
  5. 用于视觉识别的CS231n卷积神经网络
  6. 1.4 向量和矩阵的范数
  7. 【2019斯坦福CS224N笔记】（6）Language Models and RNNs

9. note9:

  1. CS224n研究热点7 迈向更好的语言模型
  2. CS224n笔记9 机器翻译和高级LSTM及GRU
  3. 【2019斯坦福CS224N笔记】（7）Fancy RNNs
  4. 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)
  5. Understanding LSTM Networks
  6. 一文带你理解LSTM网络
  7. RNN梯度消失和爆炸的原因
  8. 【深度学习】一文读懂LSTM
  9. [译] 理解 LSTM 网络

10. note10:

  1. CS224n研究热点8 谷歌的多语种神经网络翻译系统
  2. CS224n笔记10 NMT与Attention
  3. 【2019斯坦福CS224N笔记】（8）Translation, Seq2Seq, Attention

11. note11:

  1. CS224n研究热点9 读唇术
  2. CS224n笔记11 GRU和NMT的进一步话题
  3. 【2019斯坦福CS224N笔记】（9）Deep Learning for NLP Best Practices
  4. 【2019斯坦福CS224N笔记】（9）Deep Learning for NLP Best Practices

12. note12:

  1. CS224n笔记12 语音识别的end-to-end模型
  2. 【2019斯坦福CS224N笔记】（10）Question Answering
  3. 【2019斯坦福CS224N笔记】（10）Question Answering

13. note13:

  1. CS224n研究热点10 Character-Aware神经网络语言模型
  2. Character-Aware神经网络语言模型的实现代码
  3. CS224n笔记13 卷积神经网络
  4. 【2019斯坦福CS224N笔记】（11）ConvNets for NLP

14. note14:

  1. CS224n研究热点11 深度强化学习用于对话生成
  2. CS224n笔记14 Tree RNN与短语句法分析
  3. 【2019斯坦福CS224N笔记】（12）Information from parts of words: Subword Models

15. note15:

  1. CS224n研究热点12 神经网络自动代码摘要
  2. CS224n笔记15 指代消解
  3. 【2019斯坦福CS224N笔记】（13）Contextual Word Representations and Pretraining

16. note16:

  1. CS224n研究热点13 学习代码的语义
  2. CS224n笔记16 DMN与问答系统

17. note17:

  1. CS224n研究热点14 自动组合神经网络做问答系统
  2. CS224n笔记17 NLP存在的问题与未来的架构

18. note18:

  1. CS224n研究热点15 Neural Turing Machines
  2. CS224n笔记18 挑战深度学习与自然语言处理的极限