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吴恩达<深度学习-序列模型>1 --循环序列模型:https://blog.csdn.net/weixin_41043240/article/details/79415134…
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,\(T_x=9,T_y=9\)…
目录 第一周 循环序列模型 第二周 自然语言处理与词嵌入 第三周 序列模型和注意力机制 第一周 循环序列模型 在进行语音识别时,给定一个输入音频片段X,并要求输出对应的文字记录Y,这个例子中输入和输出数据就是序列模型. 音乐生产问题也是使用序列数据的一个例子. 在自然语言处理中,首先需要决定怎样表示一个序列里单独的单词,解决办法式创建一个词典.然后每个单词的序列表示可以使用该词典长度的一维数组来表示,匹配的位置数据为1,其它位置数据为0. 下面看一个循环神经网络模型: RNN反向传播示意图: 如…
1.基础模型 将法语翻译为英语,分为编码和解码阶段,将一个序列变为另一个序列.即序列对序列模型. 从图中识别出物体的状态,将图片转换为文字. 先使用CNN处理图片,再使用RNN将其转换为语言描述. 2.选择最可能的句子 7.注意力模型直观理解 绿色部分是输入法语句子并记忆,在感知机中传递,紫色是解码网络,生成英文翻译: 人翻译的时候会选择看一段翻译一段,而在NN中如果是记忆整个句子,那效果就如Blue得分的蓝线随着单词的增长而降低. 在神经网络中,记忆长句子是很困难的. 使用双向RNN获取特征集…
1.为何选择序列模型? 给出上面一些序列数据的例子,真的很神奇,语音识别.音乐生成.情感分类.DNS序列分析.机器翻译.视频活动检测.命名实体识别. 2.数字符号 对于输入序列x,进行人名识别,输出中进行标识.其中T_x(i)表示第i个序列的长度,此处的例子=9. 如何表示单词,首先是有一个词典,假设为10000长度,那么每一个出现在字典中的单词都可以被表示为10000维的one-hot向量. //但是这也太高维了,肯定有改进办法的. 3.RNN 为什么标准的神经网络不可以? 1.对于序列来说,…
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…
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…
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 3.6Bleu得分 在机器翻译中往往对应有多种翻译,而且同样好,此时怎样评估一个机器翻译系统是一个难题. 常见的解决方法是通过BLEU得分来进行判断 评价机器翻译Evaluating machine translation Papineni K. Bleu:A Method for Automatic Evaluation of Machine Translation[J]. Proc Acl, 2002. 示例…
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 3.3 集束搜索Beam Search 对于机器翻译来说,给定输入的句子,会返回一个随机的英语翻译结果,但是你想要一个最好的英语翻译结果.对于语音识别也是一样,给定一个输入的语音片段,你不会想要一个随机的文本翻译结果,你想要一个最接近愿意的翻译结果. Jane visite l'Afrique en septembre 希望翻译成英文句子 Jane is visiting Africa in September…