CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
Lecture Review
작성자
관리자
작성일
2020-03-12 10:49
조회
4040
Study 기간: 2017. 2. ~ 2017.6
참여 인원: 지도교수 강필성, 박사과정 김준홍, 김창엽, 통합과정 김형석, 김동화, 박민식, 서승완, 석사과정 김보섭, 김해동, 조수현, 서덕성, 박재선, 이기창, 모경현, 정재윤, 장명준
대상 강의: http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html
발표 영상: https://www.youtube.com/playlist?list=PLetSlH8YjIfUf3gBv1JpCLa9WVaL8yE0-
| 일시 | Chapter | 발표자 | 발표자료 | 발표영상 |
| 2017-02-28 | 1. Intro to NLP and Deep Learning Simple Word Vector representations |
모경현 | 발표자료 | " target="_blank" rel="noopener">발표영상 |
| 2017-03-10 | 2. Advanced word vector representations | 박민식 | 발표자료 | " target="_blank" rel="noopener">발표영상 |
| 2017-03-24 | 3. Neural Networks and backpropagation | 조수현 | 발표자료 | " target="_blank" rel="noopener">발표영상 |
| 2017-03-31 | 4. Project Advice, Neural Networks and Back-Prop | 김동화 | 발표자료 | " target="_blank" rel="noopener">발표영상 |
| 2017-04-14 | 5. Practical tips | 김형석 | 발표자료 | |
| Introduction to Tensorflow | Skip | |||
| 2017-04-21 | 6. Recurrent neural networks | 조수현 | 발표자료 | " target="_blank" rel="noopener">발표영상 |
| 2017-05-12 | 7. GRUs and LSTMs | 김해동 | 발표자료 | " target="_blank" rel="noopener">발표영상 |
| 2017-05-19 | 8. Recursive neural networks: for parsing | 이기창 | 발표자료 | " target="_blank" rel="noopener">발표영상 |
| 2017-05-26 | 9. Recursive neural networks: for different tasks (e.g. sentiment analysis) | 김창엽 | 발표자료 | " target="_blank" rel="noopener">발표영상 |
| 2017-06-02 | 10. Convolutional neural networks: for sentence classification | 이기창 | 발표자료 | " target="_blank" rel="noopener">발표영상 |
| 2017-06-23 | 11. Applications of DL to NLP | 김형석 | ||
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