目录 1. 语言模型 2. n元语法 3. 语言模型数据集 4. 时序数据的采样 4.1 随机采样 4.2 相邻采样 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度为\(T\)的词的序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\),语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算该序列的概率: \[ P(w_1, w_2, \ldots, w_T). \] 1. 语言模型 假设序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\)中的每个词是依次生成的,我们有 例如,一段含有4个词的

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 1.7对新序列采样 基于词汇进行采样模型 在训练完一个模型之后你想要知道模型学到了什么,一种非正式的方法就是进行一次新序列采样. 一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率,对新序列采样即是对概率分布进行采样来生成一个新的单词序列. 假设你的RNN训练模型为: 对于新序列进行采样第一步即是对想要模型生成的第一个词进行采样 设置\(a^{<0>}=0,x^{<1>}=0\)从而得到所有可能的输出结果\(\hat

1.数值构造函数rep与seq #数值构造rep与seq rep(1:4,each=2)#依次重复1:4两遍 rep(1:4,2) #注意,重复1:4两遍 seq(from=3,to=5,by=0.2) rep(seq(from=3,to=5,by=0.2),2) #混合使用 rep在使用过程中也很灵活,each代表AABB:默认的为ABAB. > rep(c("id","use"),list(2,3)) [1] "id" "id

list_one=[3,6,2,17,7,33,11,7] list_two=[1,2,3,7,4,2,17,33,11] list_new=list_one+list_two list=[] i=0 for x in list_new : if x not in list : list.append(x) list.sort() print list

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.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

参考1 参考2 参考3 1. 为什么选择序列模型 序列模型能够应用在许多领域,例如: 语音识别 音乐发生器 情感分类 DNA序列分析 机器翻译 视频动作识别 命名实体识别 这些序列模型都可以称作使用标签数据(X,Y)作为训练集的监督式学习,输入x和输出y不一定都是序列模型.如果都是序列模型的话,模型长度不一定完全一致. 2. Notation(标记) 下面以 命名实体识别 为例,介绍序列模型的命名规则.示例语句为: Harry Potter and Hermione Granger invent

第一周 循环序列模型(Recurrent Neural Networks) 为什么选择序列模型?(Why Sequence Models?) 在本课程中你将学会序列模型,它是深度学习中最令人激动的内容之一.循环神经网络(RNN)之类的模型在语音识别.自然语言处理和其他领域中引起变革.在本节课中,你将学会如何自行创建这些模型.我们先看一些例子,这些例子都有效使用了序列模型. 在进行语音识别时,给定了一个输入音频片段 \(X\),并要求输出对应的文字记录 \(Y\).这个例子里输入和输出数据都是序列

Lesson 5 Sequence Models 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第五门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 符号定义 假如我们想要建立一个能够自动识别句中人名地名等位置的序列模型,也就是一个命名实体识别问题,这常用于搜索引擎.命名实体识别系统可以用来查找不同类型的文本中的人名.公司名.时间.地点.国家名和货币名等等. 我们输入语句 "Harry Potter and Herminoe Granger invented a new s

dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE

dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/239 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看

3675: [Apio2014]序列分割 Time Limit: 40 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1420  Solved: 583[Submit][Status][Discuss] Description 小H最近迷上了一个分隔序列的游戏.在这个游戏里,小H需要将一个长度为n的非负整数序列分割成k+1个非空的子序列.为了得到k+1个子序列,小H需要重复k次以下的步骤: 1.小H首先选择一个长度超过1的序列(一开始小H只有一个长度为n的序列——也就是一开始

小明系列问题――小明序列 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice HDU 4521 Description 大家都知道小明最喜欢研究跟序列有关的问题了,可是也就因为这样,小明几乎已经玩遍各种序列问题了.可怜的小明苦苦地在各大网站上寻找着新的序列问题,可是找来找去都是自己早已研究过的序列.小明想既然找不到,那就自己来发明一个新的序列问题吧!

好久没写博客了……我终于回来了…… dp总是令我很头疼的问题之一,然而我还是要学一下怎么优化它. 下面请看一道题吧: [bzoj3675][Apio2014]序列分割 试题描述 小H最近迷上了一个分割序列的游戏.在这个游戏里,小H需要将一个长度为N的非负整数序列分割成k+l个非空的子序列.为了得到k+l个子序列,小H将重复进行七次以下的步骤: 1．小H首先选择一个长度超过1的序列(一开始小H只有一个长度为n的序列一一也就是一开始得到的整个序列): 2．选择一个位置,并通过这个位置将这个序列分割成

小明系列问题——小明序列 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1812    Accepted Submission(s): 551 Problem Description 大家都知道小明最喜欢研究跟序列有关的问题了,可是也就因为这样,小明几乎已经玩遍各种序列问题了.可怜的小明苦苦地在各大网站上寻找着新的序列问题, 可是找来找

第一题 Mushroom的序列 大意: 给一个序列,求一段连续最长区间满足:最多改变一个数,使得区间是严格的上升子序列. 解: 直接扫描一遍,记一个最长上升子序列编号.然后从每一个编号为1 的点来判断是否可以将两个序列合并,有两种情况,讨论需要注意多种子情况...我可能想的比较复杂,所以第一遍写的时候少考虑了一些相等的情况,就WA 了一个点. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include&l

题意:从1~1000,000的每个自然数质因子分解,不同因子的个数作为其f 值,比如12=2*2*3,则f(12)=2.将100万个数转成他们的f值后变成新的序列seq.接下来T个例子,每个例子一个询问区间seq[L,R].问该子序列中任意两个不同下标的数,他们的GCD值最大为多少? 思路: (1)质因子分解,用筛法先将质数先全部出来. (2)对每个自然数求其f值,即将其质因子分解后的不同因子个数,作为seq序列. (3)扫一遍seq,用另一个数组记录下标i之前有多少个1.2.3.4....因为

3675: [Apio2014]序列分割 Time Limit: 40 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1066  Solved: 427[Submit][Status][Discuss] Description 小H最近迷上了一个分割序列的游戏.在这个游戏里,小H需要将一个长 度为N的非负整数序列分割成k+l个非空的子序列.为了得到k+l个子序列, 小H将重复进行七次以下的步骤: 1．小H首先选择一个长度超过1的序列(一开始小H只有一个长度为n的 序列一一也就