单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20] embedding = nn.Embedding(num_e

Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何: 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数,如 tanh 计算交叉熵的损失值 实现前向传播和后向传播 1 - Packages(导入包) 需要导入的包: numpy:Python中的常用的科学计算库 sklearn:提供简单而高效的数据挖掘和数据分析工具 matplotlib:Python中绘图库 testCases: 提供了一些测试例子来评估函数的正确性 planar

Planar data classification with a hidden layer Welcome to the second programming exercise of the deep learning specialization. In this notebook you will generate red and blue points to form a flower. You will then fit a neural network to correctly cl

1.如何用jquery获取<input id="test" name="test" type="text"/>中输入的值? 方法一: $("#test").val() 方法二: $("input[name='test']").val() 方法三: $("input[type='text']").val() 方法四: $("input[type='text']&quo

<ul id="aaa"> <li>aaa</li> <li>aaa <ul> <li>bbb</li> <li>bbb</li> </ul> </li> <li>aaa</li> </ul> $('#aaa > li')就只会取到第一层的li,内层的li就不会取到

派生到我的代码片 <script type="text/javascript"> //返回当前工作目录 function GetCurrDir(){ var pathName = window.location.pathname.substring(1); var DirName = pathName == '' ? '' : pathName.substring(0, pathName.lastIndexOf('/')); var reg=new RegExp("

整理自Andrew Ng的machine learning课程week6. 目录: Advice for applying machine learning (Decide what to do next) Debugging a learning algorithm machine learning diagnostic Evaluating a hypothesis Model selection and Train / validation / test set Bias and Vari

RNN(Recurrent Neural Network) 今天我这里讲到的RNN主要是上图这种结构的,即是Hidden Layer会有连向下一时间Hidden Layer的边,还有一种结构是Bidirectional Networks,也就是说会有来自下一时间的Hidden Layer传回来的边,但这不在我们今天的讨论范围内,讲完LSTM,如果你想推导一下Bidirectional Network,应该也是顺理成章的.为了方便推导和描述,我们后面都将左边简化为右边这样一个结构. RNN和传统的

前言 好久没用正儿八经地写博客了,csdn居然也有了markdown的编辑器了,最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文,在组内『夜校』分享过了,再在这里总结一下发出来吧,按照我讲解的思路,理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的. RNN最近做出了很多非常漂亮的成果,比如Alex Graves的手写文字生成.名声大振的『根据图片生成描述文字』.输出类似训练语料的文字等应用,都让人感到非常神奇.这里就不细说这些应用了,我其实也没看过他们的paper,就知道用到了RNN和LST

layer.open弹框中的表单数据无法获取 表单数据模板 layer.open() 页面效果: 当点击确定后,radio和textarea获取的值总是为空,解决办法: var setPriCustByCallPhone = $('#setPriCustByCallPhone').html()更改为 var setPriCustByCallPhone = $('#setPriCustByCallPhone')即可!原理:暂时不明!参考: https://blog.csdn.net/weixin_

一.整体 整个代码文件如下: 二.tensorflow基础 1.tf.expand_dims 作用:给定张量“ input”,此操作将在“ input”形状的尺寸索引“ axis”处插入尺寸为1的尺寸. 尺寸索引“轴”从零开始: 如果为“ axis”指定负数,则从末尾开始算起. 如果要将批次尺寸添加到单个元素,此操作很有用. 例如,如果您有一个形状为[[height,width,channels]`的图像,则可以将其与具有`expand_dims(image,0)`的1张图像一起批处理,这将使形

本篇文章主要是解读模型主体代码modeling.py.在阅读这篇文章之前希望读者们对bert的相关理论有一定的了解,尤其是transformer的结构原理,网上的资料很多,本文内容对原理部分就不做过多的介绍了. 我自己写出来其中一个目的也是帮助自己学习整理.当你输出的时候才也会明白哪里懂了哪里不懂.因为水平有限,很多地方理解不到位的,还请各位批评指正. 1.配置 class BertConfig(object): """Configuration for `BertModel

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>

BERT模型源码解析 modeling.py 目录 属性 类 class BertConfig(object)   BERT模型配置参数类 class BertModel(object)   BERT模型类 函数 def gelu(x)  格鲁激活函数 def get_activation(activation_string) 通过名称获取激活函数 def get_assignment_map_from_checkpoint 读取检查点函数 def dropout(input_tensor, d

这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制.BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力.不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度,也限制了Transformer在长文本中的应用. 之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断,或者分段得到文本表征后再进行融合.这一章我们看下如何通过优化attention的计算方式,降低内存/计算复杂度,实现长文本建模.Google出品的Efficient Transformers: A Survey里面对更高效

参考网上博客阅读了bert的代码,记个笔记.代码是 bert_modeling.py 参考的博客地址: https://blog.csdn.net/weixin_39470744/article/details/84401339 https://www.jianshu.com/p/2a3872148766 主要分为三部分: 1.输入数据处理,将词(中文的字)转换为对应的embeddging,增加positional embeddding 和token type embedding. positi

之前我写过一篇文章,利用bert来生成token级向量(对于中文语料来说就是字级别向量),参考我的文章:<使用BERT模型生成token级向量>.但是这样做有一个致命的缺点就是字符序列长度最长为512(包含[cls]和[sep]).其实对于大多数语料来说已经够了,但是对于有些语料库中样本的字符序列长度都比较长的情况,这就有些不够用了,比如我做一个法院文书领域预测任务,里面的事实部分许多都大于1000字,我做TextCharCNN的时候定义的最大长度为1500(能够涵盖百分之95以上的样本).

本文默认读者有一定的Transformer基础,如果没有,请先稍作学习Transormer以及BERT. 相信网上有很多方法可以生成BERT向量,最有代表性的一个就是bert as service,用几行代码就可以生成向量,但是这样生成的是句向量,也就是说,正确的做法是输入一句句子: 我是一个中国人,我热爱着中国的每一个城市. 输出的是这句句子的向量,一个768维的向量(google预训练是这么做的),这个向量是具有上下文信息的,详细参考Transformer结构.但是网上有一些做法是用bert

https://github.com/google-research/bert BERT ***** New May 31st, 2019: Whole Word Masking Models ***** This is a release of several new models which were the result of an improvement the pre-processing code. In the original pre-processing code, we ra

https://www.jianshu.com/p/22e462f01d8c pre-train是迁移学习的基础,虽然Google已经发布了各种预训练好的模型,而且因为资源消耗巨大,自己再预训练也不现实(在Google Cloud TPU v2 上训练BERT-Base要花费近500刀,耗时达到两周.在GPU上可想而知只会更贵),但是学习bert的预训练方法可以为我们弄懂整个bert的运行流程提供莫大的帮助.预训练涉及到的模块有点多,所以这也将会是一篇长文,在能简略的地方我尽量简略,还是那句话,