【汇总推荐】深度学习、自然语言处理干货笔记汇总

今天这篇文章对十一月份推送的干货笔记，做一个总结，大家可以进行分类查找，希望对大家有所帮助。

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深度学习干货文章

【直观理解】一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇

【干货】循环神经网络（RNN）为什么能够记忆历史信息

【干货】通俗讲解循环神经网络的两种应用

干货|代码原理教你搞懂SGD随机梯度下降、BGD、MBGD

资源 | Github项目：斯坦福大学CS-224n课程中深度NLP模型的PyTorch实现

浅析神经网络与数学之间的一点关系

Andrew Ng 深度学习课程系列第四门课程卷积神经网络开课

深度学习的中文资源，教程推荐！

机器学习与自然语言处理干货文章

【直观详解】拉格朗日乘法和KKT条件

【干货】为什么要对数据进行归一化处理？

【干货】为什么神经网络参数不能够全部初始化为全0？

通俗理解粒子群优化算法

干货|带你愉快的理解CRF

干货|代码原理教你搞懂SGD随机梯度下降、BGD、MBGD

干货|一文搞懂极大似然估计

干货|掌握机器学习数学基础之优化[1]（重点知识）

干货|通俗易懂地解释EM算法并举例说明?

干货|掌握机器学习数学基础之优化下[1]（重点知识）

我是一名哈工大nlp方向在读硕博生，喜欢分享总结。希望能对大家有所帮助，和大家一起学习进步，祝大家和自己学习进步！

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