1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

对抗防御可以从语义消歧这个角度来做,不同的模型,后备模型什么的,我觉得是有道理的,和解决未登录词的方式是类似的,毕竟文本方面的对抗常常是修改为UNK来发生错误的.怎么使用backgroud model这个要实践以下.但是这个主要还是指word-level的,不知道其他的有没有用. 用强大的单词识别能力对抗对抗性拼写错误 摘要 摘要为了克服对抗性拼写错误,我们建议在下游分类器前放置一个单词识别模型.我们的单词识别模型建立在RNN半字符结构的基础上,引入了一些新的后退策略来处理罕见和未见的单词(ba

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

R2RT   Written Memories: Understanding, Deriving and Extending the LSTM Tue 26 July 2016 When I was first introduced to Long Short-Term Memory networks (LSTMs), it was hard to look past their complexity. I didn’t understand why they were designed the

一. Greenplum简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层面或不同应用上处理大数据的某些问题.而Greenplum数据库作为一个分布式大规模并行处理数据库(MPP),在大多数情况下,更适合做大数据的存储引擎.计算引擎和分析引擎. Greenplum作为企业级数据库产品,可以说是世界上最先进的OLAP开源数据库之一.Green

有一个长为L的狭窄通道,我们假设这个通道在x轴上,其两个出口分别在x=0与x=L处.在这个通道里有N只狼,第i只狼有一个初始位置ai,它想到达位置bi(0<=i=L处空间足够大可以装下任意数量的狼.那么所有的狼想从ai到bi它们总共最少走多远的距离,输出这个距离. 注意:在x<=0和x>=L的通道外部空间中移动的距离不计算在内:另外,x=0到x=L只能通过通道连通,即通道外面的世界不能从x=0走到x=L处. 解题报告: 用时:2h,2WA 这题一开始想到按照起点排序,然后枚举一个断点,断

摘要: 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks) 通常叫做 "LSTM",由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,一个LSTM Cell图示如下: 现在,我们先来定义一下用到的符号: 在网络结构图中,每条线都传递着一个向量.其中上面一条直线表示LSTM的状态向量的传递:下面一条直线表示

完整版请微信关注“大数据技术宅” 序言:语音识别作为人工智能领域重要研究方向,近几年发展迅猛,其中RNN的贡献尤为突出.RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据.本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途,相信此处风景独好. 内容目录 环境准备 RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件对应的文本文件转换成音素分类定义双向LSTM 模型训练和测试 环境准备

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 这篇文章主要是了解方法. 原始文档: https://www.yuque.com/lart/papers/nvx1re 这篇文章主要提出了一种改进的卷积实现的LSTM结构. 从而更好的利用时空特征. LSTM大致历史回顾 原始LSTM 圆圈是CEC, 里面是一条y = x的直线表示该神经元的激活函数是线性的,自连接的权重为1. +

1.循环神经网络概述 循环神经网络(RNN)和DNN,CNN不同,它能处理序列问题.常见的序列有:一段段连续的语音,一段段连续的手写文字,一条句子等等.这些序列长短不一,又比较难拆分成一个个独立的样本来训练.那么RNN又是怎么来处理这类问题的呢?RNN就是假设我们的样本是基于序列的.比如给定一个从索引$0$到$T$的序列,对于这个序列中任意索引号$t$,它对应的输入都是样本$x$中的第$t$个元素$x^{(t)}$.而模型在序列索引号t位置的隐藏状态$h^{(t)}$则是由$x^{(t)}$和在

Description 有一个长为L的狭窄通道,我们假设这个通道在x轴上,其两个出口分别在x=0与x=L处.在这个通道里有N只狼,第i只狼有一个初始位置ai,它想到达位置bi(0<=i<N).但是这个通道太狭窄了不能允许两只狼相互交换位置他们的位置,因此如果两只狼需要交换它们的位置他们需要同时离开这个通道到x=0或x=L处在那里重新安排进通道的顺序.在x<=0与x>=L处空间足够大可以装下任意数量的狼.那么所有的狼想从ai到bi它们总共最少走多远的距离,输出这个距离. 注意:在x&

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

作者 | 张皓 引言 RNN是深度学习中用于处理时序数据的关键技术, 目前已在自然语言处理, 语音识别, 视频识别等领域取得重要突破, 然而梯度消失现象制约着RNN的实际应用.LSTM和GRU是两种目前广为使用的RNN变体,它们通过门控机制很大程度上缓解了RNN的梯度消失问题,但是它们的内部结构看上去十分复杂,使得初学者很难理解其中的原理所在.本文介绍”三次简化一张图”的方法,对LSTM和GRU的内部结构进行分析.该方法非常通用,适用于所有门控机制的原理分析. 预备知识: RNN RNN (re

https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-09-12-5 By 蒋思源2017年9月12日 09:54 时序数据经常出现在很多领域中,如金融.信号处理.语音识别和医药.传统的时序问题通常首先需要人力进行特征工程,才能将预处理的数据输入到机器学习算法中.并且这种特征工程通常需要一些特定领域内的专业知识,因此也就更进一步加大了预处理成本.例如信号处理(即 EEG 信号分类),特征工程可能就涉及到各种频带的功率谱(power spectra).Hjorth 参数

LSTM神经元行为分析 LSTM 公式可以描述如下: itftotgtctht=sigmoid(Wixxt+Wihht−1+bi)=sigmoid(Wfxxt+Wfhht−1+bf)=sigmoid(Woxxt+Wohht−1+bo)=tanh(Wgxxt+Wghht−1+bg)=ft∘ct−1+it∘gt=ot∘ct 感觉比较新奇的一点是通过点乘矩阵使用‘门’控制数据流的取舍,和卷积神经网络的激活过程有一点点相似. 反向传播时,通过链式法则一个变量一个变量后推比较清晰. 反向传播时注意Ct节点

LSTM是什么 LSTM即Long Short Memory Network,长短时记忆网络.它其实是属于RNN的一种变种,可以说它是为了克服RNN无法很好处理远距离依赖而提出的. 我们说RNN不能处理距离较远的序列是因为训练时很有可能会出现梯度消失,即通过下面的公式训练时很可能会发生指数缩小,让RNN失去了对较远时刻的感知能力. ∂E∂W=∑t∂Et∂W=∑tk=0∂Et∂nett∂nett∂st(∏tj=k+1∂st∂sk)∂sk∂W 解决思路 RNN梯度消失不应该是由我们学习怎么去避免,而

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,<零基础入门深度学习>系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平.零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章.虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean

循环神经网络与LSTM网络 循环神经网络RNN 循环神经网络广泛地应用在序列数据上面,如自然语言,语音和其他的序列数据上.序列数据是有很强的次序关系,比如自然语言.通过深度学习关于序列数据的算法要比两年前的算法有了很大的提升.由此诞生了很多有趣的应用,比如语音识别,音乐合成,聊天机器人,机器翻译,自然语言理解和其他的一些应用. 符号说明: 上标[l]: 表示第层,例如,例如是第四层的激活元.和是层参数 上标(i):表示第i个样本,例如表示第训练样本输入 上标<t>:表示第个时间戳,例如是输入x

记录一下对RNN,LSTM,GRU基本原理(正向过程以及简单的反向过程)的个人理解 RNN Recurrent Neural Networks,循环神经网络 (注意区别于recursive neural network,递归神经网络) 为了解决DNN存在着无法对时间序列上的变化进行建模的问题(如自然语言处理.语音识别.手写体识别),出现的另一种神经网络结构——循环神经网络RNN. RNN结构 第tt层神经元的输入,除了其自身的输入xtxt,还包括上一层神经元的隐含层输出st−1st−1每一层的参

LSTM 是 long-short term memory 的简称, 中文叫做 长短期记忆. 是当下最流行的 RNN 形式之一 RNN 的弊端 RNN没有长久的记忆,比如一个句子太长时开头部分可能会忘记,从而给出错误的答案. 时间远的记忆要进过长途跋涉才能抵达最后一个时间点. 然后我们得到误差, 而且在 反向传递 得到的误差的时候, 他在每一步都会 乘以一个自己的参数 W. 如果这个 W 是一个小于1 的数, 比如0.9. 这个0.9 不断乘以误差, 误差传到初始时间点也会是一个接近于零的数,