Bi-LSTM(Attention) @ 目录 Bi-LSTM(Attention) 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 文本分类的输入处理和预测(翻译)不同: 预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-hot向量, 但文本分类模型通常用Embedding初始化一个嵌入矩阵用来

如今,百度一下商业智能或BI工具,总能看到Tableau的身影.并不是Tableau的营销做得好,而是国内对于商业智能工具的认知和选择似乎都落在了Tableau身上.导致不管业内业外都对商业智能的概念有了偏颇之见,认为就是一个前端展示工具,就是一个做图表的. 这里并不是在否认Tableau.确实,Tableau的可视化,图表制作能力被众人称赞,这点值得国内BI厂商借鉴.但从商业智能的应用来看,企业对于BI的关注,更多的是数据处理的性能(数据量.速度.稳定性).产品的适配性(可开发性.可集成性)以

自助式BI工具,可以帮助业务人员充分了解和利用企业数据,通过可视化操作,拖拖拽拽来新建分析,生成可视化的报表,帮助企业决策.但近几年的调查研究发现,拥有强大分析策略和模型的产品,比如Tableau.qlikview.congos等BI工具,并不能完全满足用户的需求,因为当前的大多数BI工具还缺少一些功能盲区. 自助式BI工具,也被称为敏捷BI工具,其最大的特点是改变了IT人员和业务人员的需求响应模式.只要IT人员将数据准备好,业务人员就可以自由地.自助地进行各种数据分析,制作各类报表,不需要IT

在前面的系列文章中,我们介绍了官方有关获取数据,以及建模的原始文档和基本介绍.今天继续给大家介绍官方文档中,有关可视化的内容.实际上获获取数据和建模更注重业务关系的处理,而可视化则关注对数据的解读.这是我的理解,因为可视化的手段非常丰富,在面对大量的数据和模型,如何从中提取重要的关系,发现重要的数据趋势,并来指导生产和业务开展,这个才是体现数据价值的地方.可视化虽然很简单,但过程非常体现你对业务的理解和发现问题的思路,并不是一个拖动图表的过程.这一块内容非常多,以后有机会再根据实际案例来一步步掌

上一篇文章<<企业需要BI吗?>>发表后,有一些网友反应:BI现在还不火:BI仅仅在一些大企业有用武之地,中小型企业只能是望其项背,遥不可及了:BI仅仅是一些花拳秀腿而已,如果真要实战,还需要一段时间等等之类的说法,这对于满怀信心的我,就犹如在热情的秋季,突降一场暴风雪,几乎泯灭了我所有的热情.这样也好,可以让我们清醒一下,冷静地想一想:企业要上BI,有哪些困难在前面?需要先满足哪些方面的条件才能真正发挥它的效益,才更有价值?下面我简单地分析了一下,总结得不全面,望各位砖家,悠着点

1. 注意力模型 1.2 注意力模型概述 注意力模型(attention model)是一种用于做图像描述的模型.在笔记6中讲过RNN去做图像描述,但是精准度可能差强人意.所以在工业界,人们更喜欢用attention model. 结合下图,先简单地讲一下,注意力模型的运作原理. 第一步:进来一张图片 第二步:图片进入卷积神经网络,进行前向运算,将某个卷积层的结果输出.注意,上一个笔记中讲的RNN做图像描述,用的是全链接层的输出.至于说哪个层的输出好,没法下结论,这个需要去不同的场景中做实验比较

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 门控循环神经网络简介 长短期记忆网络(LSTM) 门控制循环单元(GRU) TensorFlow实现LSTM和GRU 参考文献 一.门控循环神经网络 门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整,加入了门控机制,用来控制神经网络中信息的传递.门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留,有多少需要丢弃,新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等.这

随着大数据时代的到来,很多公司的业务数据量不断增长,公司必须集中精力管理数据,并在BI工具的帮助下进行数据分析,以便从过去的数据中获得洞察力,预测未来的发展.近年来,随着企业对数据的关注度的增加,企业对BI工具的需求增长速度也加快了. 过去由于传统BI工具部署复杂.成本高和需要特定技能,只有大型企业才选用BI工具.随着BI市场需求日益旺盛,各种BI厂商也如雨后春笋一般不断涌现,竞争日益激烈,同时加速了国内BI技术的发展与成熟,自助BI分析平台也随之应运而生.什么是自助BI分析平台?与传统BI工具

之前老板给了我一个任务,让我赶紧学习一下大数据分析,下个季度就要用. 赶紧看了一下日历,这离下个季度还有不到半个月的时间,而且我还没有数据分析基础,该怎么能在这么短的时间内学会大数据分析呢-- 经过多方了解,我发现了自助式BI工具这个宝藏! 相比于传统大数据分析工具,用自助式BI工具做大数据分析更加全面,易于上手.而且BI工具还可以可以进行多层次多深度的大数据分析,实现对大数据的横向联动和纵深挖掘.今天就来把我之前学习到的,如何用BI工具进行大数据分析分享给大家! 一.BI和大数据分析 要想了解

同样是做数据分析的,会商业智能BI的人做的报表都比别人好看.这里所说的好看其实是包括了两个意义,一是排版.色彩搭配等,颜值上的好看:二是把数据分析结果展现地直观易懂上的"好看".想探究商业智能BI报表的"好看"究竟是怎样的?一起来通Smartbi智能报表看看.   第一种:颜值上好看的报表 Smartbi商业智能BI软件支持用户自行选择颜色.背景.边框等.用户可根据企业本身的特色打造符合其产业特色.行业特色的BI数据可视化分析报表.甚至于对搭配苦手的用户,Smart

前言 这一章看啥视频都不好使,啃书就完事儿了,当然了我也没有感觉自己学的特别扎实,不过好歹是有一定的了解了 注意力机制 由于之前的卷积之类的神经网络,选取卷积中最大的那个数,实际上这种行为是没有目的的,因为你不知道那个最大的数是不是你需要的,也许在哪一块你偏偏就需要一个最小的数呢?所以就有了注意了机制. 用X来表示N组输入信息,D是X的维度,Xn表示一组输入信息.为了节省计算资源不需要把所有信息都输入神经网络,只需要从X中选择一些和任务相关的信息.注意力机制的计算可以分为两步:一是在所有输入信息

本文是对文献 <An Attentive Survey of Attention Models> 的总结,详细内容请参照原文. 引言 注意力模型现在已经成为神经网络中的一个重要概念,并已经应用到多个应用领域.本文给出了注意力机制的主要思想,并对现有的一些注意力模型进行了分类,以及介绍了注意力机制与不同的神经结构的融合方法,并且还展示了注意力是如何提高神经网络模型的可解释性的.最后,本文讨论了一些具体应用程序中注意力机制的应用与建模过程. Attention Model(AM)首次被 Bahda

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 基础模型(Basic Models) 在这一周,你将会学习 seq2seq(sequence to sequence)模型,从机器翻译到语音识别,它们都能起到很大的作用,从最基本的模型开始.之后你还会学习集束搜索(Beam search)和注意力模型(Attention Model),一直到最后的音频模型,比如语音. 现在就开始吧,比如你想通过输入一个法语句子,比如这句 "Jane

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

一.介绍 内容 "基于神经网络的机器翻译"出现了"编码器+解码器+注意力"的构架,让机器翻译的准确度达到了一个新的高度.所以本次主题就是"基于深度神经网络的机器翻译技术". 我们首先会尝试使用"编码器+简单解码器"的构架,来观察普通编码器-解码器构架能够取得的效果.然后会尝试"编码器+带有注意力机制的解码器"构架,看看加上注意力能让模型获得怎样的提高. 实验知识点 机器翻译"平行语料"的

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们

文章作者:凌逆战 文章代码(pytorch实现):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(转载请指明出处):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 写这篇文章的目的: 降低全国想要做基于深度学习的回声消除同学们一个入门门槛.万事开头难呀,肯定有很多小白辛苦研究了一年,连基线系统都搭建不出来的,他们肯定心心念念有谁能帮帮他们,这不,我来了. 在基于深度学习的回声消除这一块,网上几乎没

目录 1.引言 2.研究方法 2.1本次综述的贡献 2.2综述方法 2.3与现有综述的比较 3.行人再识别基准数据集 3.1基于图像的再识别数据集 3.2基于视频的再识别数据集 4.基于图像的深度再识别贡献 4.1深度再识别架构 4.1.1再识别的分类模型 4.1.2再识别的验证模型 4.1.3基于Triplet的再识别模型 4.1.4基于部件的再识别模型 4.1.5基于注意力的再识别模型 4.2基于重识别挑战的方法 4.3基于模态的重识别方法 4.3.1基于可见图像的重识别方法 4.3.2跨模

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的

在这篇文章中, 将讨论EDW on Hadoop 有哪些备选方案, 以及我个人的倾向性, 最后是建构方法.  欢迎转载, 但必须注明原贴(刘忠武,  http://www.cnblogs.com/harrychinese/p/edw_on_hadoop.html). 数据仓库发展已经有二十多年了, 我们先看看数据仓库发展的趋势: 在数据规模小的时候, 采用单节点RDBMS作为存储和执行引擎, 比如Oracle/PostgreSQL/MySQL都行; 当数据规模大了后, 或者时间窗口很紧时, 多采

①如何写一个求阶层函数? fac 0 =1 fac n=n*fac(n-1) 函数自适应匹配参数,可以把特判情况写在前面,注意按顺序匹配的,n这种万能情况写在最前面就完蛋了.同时你也注意到,函数只能一行写完,不能智能识别作用域啊!! ②灵活的使用你的函数参数! 看这个求三元组第三个值的函数,占位符_的神奇使用. third::(a,b,c)->c third (_,_,c)=c 更神奇的手艹head函数, (x:_)中占位符模拟出了列表的剩余部分 head’::[a]->a head’ (x: