本周学习情况

• 通过 cs224n Lectur6，学习了 Recurrent Neural Network 的基本概念和结构、backpropagation 中面临的 vanishing gradients 和 exploding gradients 问题，以及相应的解决方法（LSTM）。还学习了 LSTM 的基本思想和结构。
• 通过 cs224n Lecture7，聚焦 NLP 中的具体任务——Machine Translation，对 Statistical 方法有了基本的了解。着重学习了使用 Seq2Seq 模型进行 NMT 训练的方法。最后还过了一遍 Attention 机制的核心理念。
• 通过完成 Assignment4，实践构建了一个 NMT 模型进行训练（没有GPU资源，仅通过了本地代码测试）。

本周笔记

• cs224n Lecture 6 Simple and LSTM RNNs
• cs224n Lecture 7 Translation, Seq2Seq, Attention

周赛情况

28 分钟做出两题，WA 一次，排名 1700+ 。

第二题先用暴力试试，超时。然后下意识用了线段树做，所以慢了些。

第三题本来想到用二分查找答案，但好像本题并不适用。

第四题也没能解出。