5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.5不同类型的循环神经网络 上节中介绍的是 具有相同长度输入序列和输出序列的循环神经网络,但是对于很多应用\(T_{x}和T_{y}\)并不一定相等. 在此节会介绍不同的能够处理不同问题的循环神经网络. 多对多循环神经网络 对于命名实体识别的问题中,RNN的输出和输入序列长度一致--\(T_{x}=T_{y}\). 则在每读一个单词时都输出预测的值\(\hat{y}\) 这是一个典型的多对多的问题. 多对一循环神经网络…

初学者可以从查询到现在的pl/sql的内容都可以在我这里的笔记中找到,希望能帮到大家,视频资源在 资源, 我自己的全套笔记在  笔记 在pl/sql中可以继续使用的sql关键字有:update delete insert select--into commit  rollback savepoint   ,在这里需要注意的是查询跟以前有些不一样了 plsql由三个块组成:声明部分,执行部分,异常处理部分 declare:在此声明pl/sql用到的变量,类型及游标,以及局部的存储过程的和函数 be…

一.为什么选择序列模型 序列模型可以用于很多领域,如语音识别,撰写文章等等.总之很多优点... 二.数学符号 为了后面方便说明,先将会用到的数学符号进行介绍. 以下图为例,假如我们需要定位一句话中人名出现的位置. 红色框中的为输入.输出值.可以看到人名输出用1表示,反之用0表示: 绿色框中的\(x^{<t>},y^{<t>}\)表示对应红色框中的输入输出值的数学表示,注意从1开始. 灰色框中的\(T_x,T_y\)分别表示输入输出序列的长度,在该例中,\(T_x=9,T_y=9\)…

1 数学符号(Notation) $ x^{<1>}, x^{<2>}, ..., x^{<t>}, ..., x^{<q>} $ 表示一段输入序列x,比如一句文字 $ y^{<1>}, y^{<2>}, ..., y^{<t>}, ..., y^{<q>} $ 表示输出序列y $ T_{x} = T_{y} = q, $ 表示长度,x和y在长度可以不相等 $ x^{(i)<t>}, y^{(i)&…

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 3.1 序列结构的各种序列(Various sequence to sequence architectures) 首先,我们先建立一个网络,这个网络叫做编码网络(encoder network)(上图编号 1 所示),它是一个 RNN 的结构, RNN 的单元可以是 GRU 也可以是 LSTM.每次只向该网络中输入一个法语单词,将输入序列接收完毕后,这个 RNN 网络会输出一个向量来代表…

1.1为什么选择序列模型 (1)序列模型广泛应用于语音识别,音乐生成,情感分析,DNA序列分析,机器翻译,视频行为识别,命名实体识别等众多领域. (2)上面那些问题可以看成使用(x,y)作为训练集的监督学习,但是输入与输出的对应关系有非常多的组合,比如一对一,多对多,一对多,多对一,多对多(个数不同)等情况来针对不同的应用. 1.2数学符号 (1)x(i)<t>前面的i表示第i个训练样本,t表示某个序列样本中索引位置,如下面的一句话是一个样本,“and”的索引是3,序列的长度用Tx表示,下面句…

一.双向循环神经网络BRNN 采用BRNN原因: 双向RNN,即可以从过去的时间点获取记忆,又可以从未来的时间点获取信息.为什么要获取未来的信息呢? 判断下面句子中Teddy是否是人名,如果只从前面两个词是无法得知Teddy是否是人名,如果能有后面的信息就很好判断了,这就需要用的双向循环神经网络. 至于网络单元到底是标准的RNN还是GRU或者是LSTM是没有关系的,都可以使用. (2)双向循环神经网络(BRNN)的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个循环神经网络(RNN),而且这两个…

前言 多方寻找视频于博客.学习笔记,依然不能完全熟悉RNN,因此决定还是回到书本(<神经网络与深度学习>第六章),一点点把啃下来,因为这一章对于整个NLP学习十分重要,我想打好基础. 当然,依然感谢这个视频对我理解RNN的帮助,链接在此: https://www.bilibili.com/video/BV1z5411f7Bm?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 循环神经网络 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)…

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.9语音辨识 Speech recognition 问题描述 对于音频片段(audio clip)x ,y生成文本(transcript),人听见的或者麦克风捕捉的都是空气中细微的气压变化,语音识别系统能够根据这种微弱的气压变化将音频转化为文本字符. 将空气中微弱的气压变化显示成频率图的形式,并输出音频的文本内容如下图所示: 考虑到人的耳朵并不会处理声音的原始波形,而是通过一种特殊的物理结构来测量不同的频率和强…

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.7注意力模型直观理解Attention model intuition 长序列问题 The problem of long sequences 对于给定的长序列的法语句子,在下图中的网络中,绿色的编码器读取整个句子,然后记忆整个句子,再在感知机中传递,紫色的解码神经网络将生成英文翻译. 人工的方法不会通过读取在记忆整个句子中的内容,然后从零开始翻译成一个英语句子,人工翻译做的是先翻译出句子的部分,再看下一部分…