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ShowMeAI为斯坦福CS224n《自梯度下降法然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep神经网络预测 Learning)》课程的全部课件安全期计算器，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！视频和课件等资料的获取方式见文末。

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1.问答系统与多任务学习

2.NLP与AI的下一步

3.单任神经网络英文务的弊端

• 鉴于梯度下降法原理$\{dataset，task，model，metric\}$，近年来性能得到神经网络预测了很大改善
• 只要 $|\text{dataset}|>1000C$，我们就可以得到当前的最优结果 ($C$是输出类别的个数)
• 对于更一般的 Al，我们需要指针说漫在单个模型中继续安全教育平台登录入口学习
• 模型通常从随机开始，仅部分预训练

4.预训练与信息共享帮助很大

• 计算机视觉

  • Imagenet+cnn 巨大的神经网络的基本原理成功
  • 分类属于视觉最基础的任务块

• 自然语言处理

  • Word2vec、GloVe、CoVe、ELMo、BERT 开始步向成功
  • 自然语言处理中没有统一的基础任务块

5.为什么NLP中共享权重相对较少

• NLP 需要多种推理：逻初始化电脑时出现问题辑，语言，情感，视觉，++
• 需要短期和长期记忆
• NLP 被分为中间任务和单独任务以取得进展
• 在每个社区中追逐基准
• 一个无人监梯度下降法原理督的任务可以解决所有问题吗？不可以
• 语言显然需要监督

6.为什么NLP也需要1个统一多任务模型

• 多任务学习是一般 NLP 系统的阻碍
• 统一模型可以决定如何转移知识（领域适应，权重分享，转梯度的几何意义移和神经网络英文零射击学习）
• 统一的多任务模型可以
  • 更容易适应新任务
  • 简化部署到生产的时间
  • 降低标准，让更多人解决新任务
  • 潜在地转向持续学习

7.如何在1个框架中承载多个NLP任务

• 序列标记
  • 命名实体识别，aspect specific sentiment
• 文字分类
  • 对话状态跟踪，情绪分类指针说漫
• Seq2seq
  • 机器翻译，总结，问梯度答

8.NLP中的超级任务

• 语言模初始化电脑时出现问题未进行更改型
• 问答
• 对话

9.自神经网络然语言处理十项全梯度洗脱能 (decaNLP)

• 把 10 项不同的任务都写成了 QA 的形式，进行训练与初始化电脑时出现问题测试

10.问神经网络引擎答多任务学习

• Meta-Supervised learning 元监督学习 ：From {x,y} to {x,t,y} (t is the task)
• 使用问题 $q$ 作为任务 $t$ 的自然描述，以使模型使用语言信息来连接任务
• $y$ 是梯度稀释的目的 $q$ 的答案，$x$ 是回安全教育平台作业登录答 $q$ 所必需的上下文

11.为decaNLP设计模型

• 需求：
  • 没有任务特定的模块或参数，因为我们假设任务ID是未提供的
  • 必须能够在内部进行调整以执行不同的任务
  • 应该为看不见的任务留下零射击推断的可能性

12.decaNLP的1个多任务问答神经网络模型方案

• 以一段上下文开始
• 问一个问题
• 一次生成答案的一个单词，安全模式怎么解除通过
  • 指向上下文
  • 指向问题
  • 或者从额外的词汇表中选择一个单词
• 每个输出单词的指针切换都在这三个选项中切换

13.多任务问答网络 (MQAN)

• 固定的 GloVe 词嵌入 + 字符级的 n-gram 嵌入→ Linear → Shared安全 BiLSTM with skip connection
• 从一个序列到另一个序列的注意力总结，并通过跳过连接再次返回
• 分离BiLST梯度稀释M以减少维数，两个变压器层，另一个BiLSTM
• 自回归解码器使用固定的 GloVe 和字符 n-gra初始化游戏启动器失败m 嵌入，两个变压器层和一个LSTM层来参加编码器最后三层的输出
• LSTM解码器状态用于计算上下文与问题中的被用作指针注意力分布问题
• 对上下文和问题的关注会影响两个开关：
  • gamma 决定是复制还是从外部词汇表中选择
  • lambda 决定是从上下文还是在问题中复制

14.评估初始化游戏启动器失败

15.单任务效果vs梯度公式多任务效果

• S2S 是 se梯度下降法q2se安全教育手抄报q
• +SelfAtt = plus self attention
• +CoAtt = plus coattention
• +QPtr = plus question poi神经网络分类nter == MQAN

• Transformer 层在单任务和多任务设安全教育手抄报置中有收益
• QA和SRL有很强的关联性
• 指向问题至关重要
• 多任务处理有助于实现零射击
• 组合的单任务模型和单个多任务模型之间存在差距

16.训练策略：全联合

• Training Str初始化ategies: Fully Joint
• 简单的全联合训练策略

• 困难：在单任务设置中收敛多少次迭代
• 带红色的任务：预训练阶段包含的任务

17.单任务vs多任务

• QA 的 Anti-curriculum 反课程预训练改进了梯度下降法原理完全联合培训
• 但MT仍然很糟糕

18.近期研究与实验

• Closing the Gap: Some Recent Experiments

19.单任务vs多任务

20.MQAN细节

• Where MQAN Points
  • 答案从上下文或问题中正确的复制
  • 没有混淆模型应该执行哪个任务或使用哪个输出空间

21.decaNLP预训练提升最后效果

• Pretraining on decaNLP improves final performance
  • 例如额外的 IWSLT language pairs
  • 或者是新的类似 NER 的任务

22.预训练MQAN的神经网络分类零次学习任务域自适应

• Zero-Shot Domain Adaptation of pretrained MQAN:
  • 在 Amazon and Yelp reviews 上获得了 80% 的 精确率
  • 在 SNLI 上获得了 62% （参数微调的版本获得了 87% 的精确率，比使用随机初神经网络始化的高 2%）

23.零次学习(Zero-Sh梯度下降法ot)分类

• Zero-Shot Classification
  • 问题指针使得我们可以处理问题的改变（例如，将标签转换为满意/支持和消极/悲伤/不支持）而无需任何额外的微调
  • 使模型无需训练即可响应新任务

24.decaNLP：通用NLP任务效果基准神经网络分类

• decaNLP: A Benchmark for Generalized NLP
  • 为多个N初始化磁盘LP任务训练单问题回答模型
  • 解决方案
    • 更一般的语言理解
    • 多任务学习
    • 领域适应
    • 迁移学习
    • 权重分享，预训练，微调（对于NLP的ImageNet-CNN？）
    • 零射击神经网络引擎学习

25.相关研究与工作

26.NLP的下一梯度公式步

• einstein.ai

27.视频教程

可以点击 B站 查看视频的【双语字幕】版本

[video(video-pX2WT17D-1652089964477)(type-bilibili)(url-player.bilibili.com/player.html… | 深度学习与自然语言处理(2019全20讲))]

28.参考资料

• 本讲带学的在线阅翻页本
• 《斯坦福CS2梯度下降法24n深度学习与自然语言处理》课程学习指针指南
• 《斯坦福CS224n深度学习与自然语指针言处理》课程大作业解析
• 【双语字幕安全教育平台作业登录视频】斯坦福CS224n | 深度学习与自然语言处理(2019全20讲)
• Stanford官网 | CS梯度下降法原理224n: Natural Language Processing with Dee梯度公式p Learning

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斯坦福 CS224n 课程带学详解

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