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系列活动
一、 主题:语言模型和RNN 主讲人:吴佳琪 摘要:本次课程的主题为语言模型和RNN,语言模型能够在给定已有词的情况下预测可能出现的下一个词,即对自然语言的概率分布进行建模。传统的n-gram和神经语言模型具有诸多弊端,本次讨论我们通过RNN的介绍引出序列语言模型,详述现在主流语言模型的建模方式。 时间和地点:11月10日16:00-17:00(星期二下午4点-5点),软件学院办公楼201会议
一、 主题:反向传播和计算图 主讲人:夏天宇 摘要:首先介绍如何使用链式法则获得梯度,然后我们把神经网络方程表示成一个图,即计算图,反向传播就是沿着边应用回传梯度。最后举例介绍正向和反向传播的过程。 时间和地点:11月3日16:00-17:00(星期二下午5点-5点),软件学院办公楼201会议
一、 主题:Word Window Classification, Neural Networks, and Matrix Calculus 主讲人:侯庆锐 摘要:本课从传统的线性分类器开始,引入对人工神经网络技术的介绍,并以Window Classification算法为例,讲解其在命名实体识别等领域的应用。 二、 时间和地点: 10月24日15:00-17:00(星期六下午3点-5点) 软件学院办公楼201会议
2018年10月13日,语义兴趣组在教研楼二楼会议室举行深度学习研讨班开班仪式。孙宇清教授主持 […]