斯坦福CS224n深度学习自然语言处理笔记（3）——分类模型与神经网络

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1. 什么是分类？1.1 logist（二分类）1.2 softmax（多分类）1.2.1 softmax函数1.2.2 独热编码1.2.3 交叉熵1.2.4 反向传播 2.神经网络模型2.1 神经网络模型与逻辑斯蒂回归有什么不同？ 3. 命名实体识别（NER）3.1 梯度下降（手动）

课程视频链接：《 深度学习与自然语言处理（3）》

前两章算是引言，主要介绍了什么是自然语言处理，以及自然语言处理中最基础的工作——如果和表示词的意思的相关工作。接下来，主要介绍一下分类模型和神经网络，并以命名实体识别举例说明神经网络的运行过程。最后简要介绍一下矩阵运算。