/YBIGTA-CS224n

YBIGTA CS224n Winter 2019 study

Primary LanguageHTML

YBIGTA-CS224n

YBIGTA에서 2022/01/20 ~ 2022/02/17 동안 진행된 NLP 스터디에서 사용된 repo입니다.
Contributor: 이상규, 박준하, 전수림, 정진호

Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2019에 대해 review 및 discussion을 진행했습니다.
매주 4개의 Lecture에 대한 review를 진행하였으며, 차후의 reference를 위해 Markdown으로 정리하였습니다.
발표일 48시간 전에 담당 Lecture를 무작위로 선정하고, 해당 Lecture에 대해서 발표했습니다.


Lecture Contributor
Lecture 1 – Introduction and Word Vectors 박준하
Lecture 2 – Word Vectors and Word Senses 정진호
Lecture 3 – Neural Networks 전수림
Lecture 4 – Backpropagation 이상규
Lecture 5 – Dependency Parsing 정진호
Lecture 6 – Language Models and RNNs 박준하
Lecture 7 – Vanishing Gradients, Fancy RNNs 이상규
Lecture 8 – Translation, Seq2Seq, Attention 전수림
Lecture 9 – Practical Tips for Projects 생략
Lecture 10 – Question Answering 이상규
Lecture 11 – Convolutional Networks for NLP 박준하
Lecture 12 – Subword Models 전수림
Lecture 13 – Contextual Word Embeddings 정진호
Lecture 14 – Transformers and Self-Attention 이상규
Lecture 15 – Natural Language Generation 전수림
Lecture 16 – Coreference Resolution 박준하
Lecture 17 – Multitask Learning 이상규
Lecture 18 – Constituency Parsing, TreeRNNs 전수림
Lecture 19 – Bias in AI 박준하
Lecture 20 – Future of NLP + Deep Learning 정진호