# 斯坦福自然語言處理深度學習課程評價
> 原文: [https://machinelearningmastery.com/stanford-deep-learning-for-natural-language-processing-course/](https://machinelearningmastery.com/stanford-deep-learning-for-natural-language-processing-course/)
自然語言處理(NLP)是機器學習的一個子領域,涉及理解語音和文本數據。
統計方法和統計機器學習在該領域占主導地位,并且最近深度學習方法已被證明在挑戰語音識別和文本翻譯等 NLP 問題方面非常有效。
在這篇文章中,您將發現有關深度學習方法的自然語言處理主題的斯坦福課程。
本課程是免費的,我鼓勵您使用這個優秀的資源。
完成這篇文章后,你會知道:
* 本課程的目標和先決條件。
* 課程講座細分以及如何訪問幻燈片,筆記和視頻。
* 如何充分利用這種材料。
讓我們開始吧。
## 概觀
這篇文章分為 5 部分;他們是:
1. 課程摘要
2. 先決條件
3. 講座
4. 項目
5. 如何最好地使用這種材料
## 課程摘要
該課程由 Chris Manning 和 Richard Socher 教授。
[Chris Manning](https://nlp.stanford.edu/manning/) 是至少兩本關于自然語言處理的頂級教科書的作者:
* [統計自然語言處理基礎](http://amzn.to/2gVBX7j)
* [信息檢索簡介](http://amzn.to/2gVU9gZ)
[Richard Socher](http://www.socher.org/) 是 [MetaMind](http://www.metamind.io/) 背后的人,也是 Salesforce 的首席科學家。
自然語言處理是研究處理語音和文本數據的計算方法。
> 目標:計算機處理或“理解”自然語言以執行有用的任務
自 20 世紀 90 年代以來,該領域一直專注于統計方法。最近,該領域正在轉向深度學習方法,因為它們提供了明顯改進的功能。
本課程的重點是用深度學習方法教授統計自然語言處理。從網站上的課程描述:
> 最近,深度學習方法在許多不同的 NLP 任務中獲得了非常高的表現。這些模型通常可以使用單個端到端模型進行訓練,而不需要傳統的,針對任務的特征工程。

從斯坦福深度學習 NLP 課程探索深度學習的原因
課程目標
* 了解和使用有效的現代方法進行深度學習的能力
* 對人類語言的一些全局了解以及理解和產生它們的困難
* 了解和建立 NLP 中一些主要問題的系統的能力

斯坦福深度學習 NLP 課程的目標
本課程在斯坦福大學講授,雖然課程中使用的講座已被記錄并公布,我們將專注于這些免費提供的材料。
## 先決條件
該課程假設一些數學和編程技巧。
然而,如果必要的技能生銹,則提供進修材料。
特別:
* 大學微積分
* [線性代數綜述](http://cs229.stanford.edu/section/cs229-linalg.pdf)
* 統計與概率
* [概率審查](http://cs229.stanford.edu/section/cs229-prob.pdf)
* 機器學習
* [凸優化評論](http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf)
* [隨機梯度下降評論](http://cs231n.github.io/optimization-1/)
* Python 編程
* [Python 評論](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/)
代碼示例在 Python 中,并使用 [NumPy](http://www.numpy.org/) 和 [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) Python 庫。
## 講座
每次講授課程時,講座和材料似乎都會有所改變。考慮到事情正在改變領域的速度,這并不奇怪。
在這里,我們將看一下 [CS224n 2017 年冬季課程大綱](http://web.stanford.edu/class/cs224n/syllabus.html)以及公開發表的講座。
我建議觀看講座的 [YouTube 視頻](https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6),并僅在需要時訪問幻燈片,論文和進一步閱讀課程提綱。
該課程分為以下 18 個講座和一個評論:
* 第 1 講:深度學習的自然語言處理
* 第 2 講:單詞向量表示:word2vec
* 第 3 講:GloVe:Word 表示的全局向量
* 第 4 講:詞窗分類和神經網絡
* 第 5 講:反向傳播和項目建議
* 第 6 講:依賴性解析
* 第 7 講:TensorFlow 簡介
* 第 8 講:循環神經網絡和語言模型
* 第 9 講:機器翻譯和高級復現 LSTM 和 GRU
* 審查會議:中期審查
* 第 10 講:神經機器翻譯和注意模型
* 第 11 講:門控復發單元和 NMT 的其他主題
* 第 12 講:語音處理的端到端模型
* 第 13 講:卷積神經網絡
* 第 14 講:樹循環神經網絡和選區解析
* 第 15 講:共同決議
* 第 16 講:用于問答的動態神經網絡
* 第 17 講:NLP 中的問題和 NLP 的可能架構
* 第 18 講:解決 NLP 深度學習的局限性
我在 YouTube 上以雙倍播放速度觀看了所有內容,并在記筆記時打開了幻燈片。
## 項目
預計該課程的學生將完成作業。
您可能希望自己完成評估,以便通過講座來測試您的知識。
你可以在這里看到作業: [CS224n 作業](http://web.stanford.edu/class/cs224n/assignments)
重要的是,學生必須使用深度學習自然語言處理問題提交最終項目報告。
如果您正在尋找如何測試新發現技能的想法,這些項目可以很有趣。
提交的學生報告目錄可在此處獲得:
* [2015 學生項目報告](http://cs224d.stanford.edu/reports_2015.html)
* [2016 學生項目報告](http://cs224d.stanford.edu/reports_2016.html)
如果您發現了一些很棒的報告,請在評論中發布您的發現。
## 如何最好地使用這種材料
本課程專為學生設計,目的是教授足夠的 NLP 和深度學習理論,讓學生開始開發自己的方法。
這可能不是你的目標。
您可能是開發人員。您可能只對使用 NLP 問題的深度學習工具感興趣,以獲得當前項目的結果。
事實上,這是我的大多數讀者的情況。如果這聽起來像你,我會提醒你在處理材料時要非常小心。
* **跳過數學**。不要關注方法的工作原理。相反,請關注方法如何工作的摘要,并跳過方程的大部分。您可以隨時回來加深理解,以獲得更好的結果。
* **專注于流程**。從講座中學習,并將您可以在自己的項目中使用的過程組合在一起。這些方法是分段教授的,關于如何將它們實際聯系在一起的信息很少。
* **工具不變量**。我不建議您自己編寫方法,甚至不建議使用講座中演示的 TensorFlow。學習原理并使用像 Keras 這樣的高效工具來實際實現項目中的方法。
對于從業者來說,這種材料中有很多金幣,但你必須保持智慧,而不是落入“_ 我必須了解所有 _”陷阱。作為一名從業者,你的目標是非常不同的,你必須無情地堅持目標。
## 進一步閱讀
如果您要深入了解,本節將提供有關該主題的更多資源。
* [CS224d:自然語言處理的深度學習](http://cs224d.stanford.edu/index.html)
* [CS224n:深度學習的自然語言處理](http://web.stanford.edu/class/cs224n/)
* [CS224n 教學大綱(2017 年冬季)](http://web.stanford.edu/class/cs224n/syllabus.html)
* [CS224n 視頻講座(2017 年冬季)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6)
* [CS22d Sub-Reddit](https://www.reddit.com/r/CS224d/)
* CS224d 學生項目報告( [2015](http://cs224d.stanford.edu/reports_2015.html) , [2016](http://cs224d.stanford.edu/reports_2016.html) )
* [CS224n 分配](http://web.stanford.edu/class/cs224n/assignments)
### 較舊的相關材料
* [CS 224N / Ling 284 - 自然語言處理](https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1162/)
* [2015 CS224d 講座](https://www.youtube.com/playlist?list=PLmImxx8Char8dxWB9LRqdpCTmewaml96q)(2016 年新講座棄用)
* [2016 CS224D 講座視頻](https://www.youtube.com/playlist?list=PLmImxx8Char9Ig0ZHSyTqGsdhb9weEGam)
* [深度學習自然語言處理(無魔法)2013](https://nlp.stanford.edu/courses/NAACL2013/)
## 摘要
在這篇文章中,您發現了斯坦福自然語言處理深度學習課程。
具體來說,你學到了:
* 本課程的目標和先決條件。
* 課程講座細分以及如何訪問幻燈片,筆記和視頻。
* 如何充分利用這種材料。
您是否完成了部分或全部課程材料?
請在下面的評論中告訴我。
- Machine Learning Mastery 應用機器學習教程
- 5競爭機器學習的好處
- 過度擬合的簡單直覺,或者為什么測試訓練數據是一個壞主意
- 特征選擇簡介
- 應用機器學習作為一個搜索問題的溫和介紹
- 為什么應用機器學習很難
- 為什么我的結果不如我想的那么好?你可能過度擬合了
- 用ROC曲線評估和比較分類器表現
- BigML評論:發現本機學習即服務平臺的聰明功能
- BigML教程:開發您的第一個決策樹并進行預測
- 構建生產機器學習基礎設施
- 分類準確性不夠:可以使用更多表現測量
- 一種預測模型的巧妙應用
- 機器學習項目中常見的陷阱
- 數據清理:將凌亂的數據轉換為整潔的數據
- 機器學習中的數據泄漏
- 數據,學習和建模
- 數據管理至關重要以及為什么需要認真對待它
- 將預測模型部署到生產中
- 參數和超參數之間有什么區別?
- 測試和驗證數據集之間有什么區別?
- 發現特征工程,如何設計特征以及如何獲得它
- 如何開始使用Kaggle
- 超越預測
- 如何在評估機器學習算法時選擇正確的測試選項
- 如何定義機器學習問題
- 如何評估機器學習算法
- 如何獲得基線結果及其重要性
- 如何充分利用機器學習數據
- 如何識別數據中的異常值
- 如何提高機器學習效果
- 如何在競爭機器學習中踢屁股
- 如何知道您的機器學習模型是否具有良好的表現
- 如何布局和管理您的機器學習項目
- 如何為機器學習準備數據
- 如何減少最終機器學習模型中的方差
- 如何使用機器學習結果
- 如何解決像數據科學家這樣的問題
- 通過數據預處理提高模型精度
- 處理機器學習的大數據文件的7種方法
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- 探索 Kaggle 大師的方法論和心態:對 Diogo Ferreira 的采訪
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- 溫和地介紹預測建模
- 通過提供結果在機器學習中獲得夢想的工作
- 如何開始機器學習:自學藍圖
- 開始并在機器學習方面取得進展
- 應用機器學習的 Hello World
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- 我如何開始機器學習? (簡短版)
- 我是如何開始機器學習的
- 如何在機器學習中取得更好的成績
- 如何從在銀行工作到擔任 Target 的高級數據科學家
- 如何學習任何機器學習工具
- 使用小型目標項目深入了解機器學習工具
- 獲得付費申請機器學習
- 映射機器學習工具的景觀
- 機器學習開發環境
- 機器學習金錢
- 程序員的機器學習
- 機器學習很有意思
- 機器學習是 Kaggle 比賽
- 機器學習現在很受歡迎
- 機器學習掌握方法
- 機器學習很重要
- 機器學習 Q& A:概念漂移,更好的結果和學習更快
- 缺乏自學機器學習的路線圖
- 機器學習很重要
- 快速了解任何機器學習工具(即使您是初學者)
- 機器學習工具
- 找到你的機器學習部落
- 機器學習在一年
- 通過競爭一致的大師 Kaggle
- 5 程序員在機器學習中開始犯錯誤
- 哲學畢業生到機器學習從業者(Brian Thomas 采訪)
- 機器學習入門的實用建議
- 實用機器學習問題
- 使用來自 UCI 機器學習庫的數據集練習機器學習
- 使用秘籍的任何機器學習工具快速啟動
- 程序員可以進入機器學習
- 程序員應該進入機器學習
- 項目焦點:Shashank Singh 的人臉識別
- 項目焦點:使用 Mahout 和 Konstantin Slisenko 進行堆棧交換群集
- 機器學習自學指南
- 4 個自學機器學習項目
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