cs224n assignment2

cs224n作业2是自然语言处理课程的一部分，涵盖了词向量、神经网络和语言模型等主题。该作业包括多个任务，如实现skip-gram模型、使用TensorFlow实现神经网络、实现循环神经网络等。通过完成这些任务，学生可以深入了解自然语言处理的基本概念和技术，并掌握实现这些技术的方法。

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cs224n作业assignment3

cs224n作业assignment3是斯坦福大学自然语言处理课程的第三个作业，主要涉及神经网络和自然语言处理的相关知识。该作业包括三个部分：1.神经网络基础；2.词向量；3.语言模型。学生需要完成一些编程任务，例如实现神经网络的前向传播和反向传播算法，实现词向量的训练和可视化，以及实现基于循环神经网络的语言模型。该作业旨在帮助学生深入理解神经网络和自然语言处理的基本概念和技术，并提高他们的编程能力和实践能力。

cs231n assignment2

CS231n 是斯坦福大学的一门计算机视觉课程，其中的第二次作业涉及卷积神经网络（CNNs）的实现和训练。这可能包括实现卷积层、池化层、损失函数和反向传播算法，并在 CIFAR-10 数据集上训练和评估模型。