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《动手学深度学习》6、10(自然语言处理)学习小结_动手学自然语言处理 异布社区

动手学自然语言处理 异布社区

学习目标:

学习本书的自然语言处理部分


学习内容(学习资料):


学习收获:

  • 对神经网络时代的自然语言处理有了更细致的理解
  • 学习了各种循环神经网络架构
  • 学习了词向量、编码器解码器、attention等概念

学习中遇到的问题

  • 在自己用mxnet组网时发现,有很多maxnet框架细节要注意,比如循环神经网络的forward要把input进行转置等,所以还是要仔细看视频、文档吧。
  • 此外有的地方需要对模型输入输出的形状很明晰,比如你在用注意力机制要concat的时候,而不像前面卷积神经网络大部分可以都让gluon自己来推断输入的维度。
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