李宏毅：deep learning for language modeling

1、language modeling

2、n-gram

3、neural network based language model

4、RNN-based LM

与NN不一样的是：NN是只看当前的input来得出output，RNN是根据之前所有的input来看当前的output。

eg：RNN中，要得到“知道”，它就要知道之前的所有的词汇来决定当前的output。

5、n-gram的缺陷以及改进方案

n-gram不好的原因是因为database太小了（data sparsity），它的概率才会变成0，其实它的概率是有可能发生的。

解决方法：加一个平滑（smoothing）

6、Matrix Factorization

Matrix Factorization是和smoothing不一样的，它可以知道history里的词之间的联系，smoothing是不知道的

将h和v进行inner product（内积），h与每一个vocabulary做一次inner product，输出一共有|V|个节点，每个节点 yi表示下一个词为i的未归一化log概率，最后使用softmax**函数将输出值y归一化成概率。