NLP之TextRNN(预测下一个单词)

【NLP之TextRNN(预测下一个单词)】的更多相关文章

NLP之TextRNN(预测下一个单词)

TextRNN @ 目录 TextRNN 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别 1.2 RNN的几种结构 1.3 多对多的RNN 1.4 RNN的多对多结构 1.5 RNN的多对一结构 1.6 RNN的缺点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列,⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息 1.2 RNN的几种结构一对一,一对多,多对一,多对多(长度相等/不等) 多个输入时,由a和x生成y和下一个a, 这一过…

NLP之Bi-LSTM(在长句中预测下一个单词)

Bi-LSTM @ 目录 Bi-LSTM 1.理论 1.1 基本模型 1.2 Bi-LSTM的特点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 实验模型 1.理论 1.1 基本模型 Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍) 1.2 Bi-LSTM的特点 Bi-LSTM的模型设计理念是使t时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息实验证…

cs224d 作业 problem set2 (三) 用RNNLM模型实现Language Model，来预测下一个单词的出现

今天将的还是cs224d 的problem set2 的第三部分习题, 原来国外大学的系统难度真的如此之大,相比之下还是默默地再天朝继续搬砖吧下面讲述一下RNN语言建模的数学公式: 给出一串连续的词x1,x2...xt关于预测其后面紧跟的词xt+1的建模方式是: vj是词库中的某个词.实现一个循环神经网络,此网络利用隐层中的反馈信息对"历史记录"x1,x2...xt进行建模: $h^{(0)}=h_{0}\epsilon R^{D_{h}}$是隐藏层的初始化向量 $x^{(t)}…

NLP之TextLSTM(预测单词下一个字母)

LSTM 目录 LSTM 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 1.1.2 LSTM 1.2 LSTM基本结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点如果训练非常深的神经网络,对这个网络做从左到右的前向传播和而从右到左的后向传播,会发现输出$y^{<t>}$很难传播回去,很难影响前面的权重,这样的梯度消失问题使得RNN常常出现局部效应,不擅长处理长期依赖的问题和梯度爆炸不同的是,梯度爆炸会使得参…

Js判断一个单词是否有重复字母

今天上午刷到一道题,大体是写一个方法判断一个单词中是否有重复的字母(或者说一个字符串中是否有重复的字符).我的思路是一个字符一个字符地遍历,如果发现有重复的停止: function isIsogram(str) { str = str.toLowerCase(); for (var i = 0; i < str.length; i++) { if (str.indexOf(str.charAt(i), i + 1) >= 0) { return false; } } return true;…

引爆公式让你的APP游戏成为下一个“爆款”

在2014年的移动互联网领域,“魔漫相机”是一款值得关注的产品.虽然没有腾讯.百度或阿里巴巴等大资源的支持,但是这款应用一上线就在中国市场发展迅猛,日下载量超过80万次,最高一日达300万次.类似的成绩在另一款轻量级应用“脸萌”身上再次上演:2014年4月产品上线:5月掀起了用户下载的热潮:6月的某一天,激活下载的用户数达到500万,刷新了“魔漫相机”创下的纪录. 以这两款移动互联网应用为代表的“爆款”产品,从进入社交网络的那一刻起就急速狂奔.这种势头还造成了一个独特的现象.“魔漫相机”创始人黄…