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

multi lstm attention时序之间,inputs维度是1024,加上attention之后维度是2018,输出1024,时序之间下次再转成2048的inputs 但是如果使用multi lstm的话inputs维度是1024,加上attention之后维度是2018,输出1024,这个时候直接循环进入下一个lstm,不会加入attention,会导致input是1024,使用上一个cell的参数的话报错

本节来介绍一下使用 RNN 的 LSTM 来做 MNIST 分类的方法,RNN 相比 CNN 来说,速度可能会慢,但可以节省更多的内存空间. 初始化 首先我们可以先初始化一些变量,如学习率.节点单元数.RNN 层数等: learning_rate = 1e- num_units = num_layer = input_size = time_step = total_steps = category_num = steps_per_validate = steps_per_test = batc

使用IMDB情绪数据来比较CNN和RNN两种方法,预处理与上节相同 from __future__ import print_function import numpy as np import pandas as pd from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Embedding,LSTM,Bidirect

#基于IMDB数据集的简单文本分类任务 #一层embedding层+一层lstm层+一层全连接层 #基于Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代码: '''Trains an LSTM model on the IMDB sentiment classification task. The dataset is actually too small for LSTM to be of any advantage compared to simpler, much faster

先运行main.py进行文本序列化,再train.py模型训练 dataset.py from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import torch import os from utils import tokenlize import config class ImdbDataset(Dataset): def __init__(self,train=True): super(ImdbDataset,self).__init__()

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和

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

http://www.xue63.com/toutiaojy/20180327G0DXP000.html 本文提出一种简单的自然语言推理任务下的神经网络结构,利用注意力机制(Attention Mechanism)将问题分解为可以单独解决的子问题,从而实现了并行化.在斯坦福自然语言推理(SNLI)数据集上,本文工作取得了极好的效果,并且比之前的工作减少了一个数量级的参数数量,而且模型结构不依赖任何单词顺序信息.延伸模型加入了句子内的Attention以考虑一部分单词词序信息,得到更好的提升效果.

NLP大赛冠军总结:300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码)       七月,酷暑难耐,认识的几位同学参加知乎看山杯,均取得不错的排名.当时天池AI医疗大赛初赛结束,官方正在为复赛进行平台调试,复赛时间一拖再拖.看着几位同学在比赛中排名都还很不错,于是决定抽空试一试.结果一发不可收拾,又找了两个同学一起组队(队伍init)以至于整个暑假都投入到这个比赛之中,并最终以一定的优势夺得第一名. 1. 比赛介绍 这是一个文本多分类的问题:目标是“参赛者根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训

TensorFlow LSTM Attention 机制图解 深度学习的最新趋势是注意力机制.在接受采访时,现任OpenAI研究主管的Ilya Sutskever提到,注意力机制是最令人兴奋的进步之一,他们在这里进行投入.听起来令人兴奋但是什么是注意机制? 基于人类视觉注意机制,神经网络中的注意机制非常松散.人的视觉注意力得到了很好的研究,虽然存在着不同的模式,但它们基本上都是以"低分辨率"感知周围的图像,以"高分辨率"的方式集中在图像的某个区域,然后随着时间的推移

 本文主要包括: 一.什么是LSTM 二.LSTM的曲线拟合 三.LSTM的分类问题 四.为什么LSTM有助于消除梯度消失 一.什么是LSTM Long Short Term 网络即为LSTM,是一种循环神经网络(RNN),可以学习长期依赖问题.RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式.在标准的 RNN 中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个 tanh 层. 如上为标准的RNN神经网络结构,LSTM则与此不同,其网络结构如图: 其中,网络中各个元素图标为: LSTM 通过精心设

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试

因为实训课要用LSTM+attention机制在钢材领域做一个关系抽取.作为仅仅只学过一点深度学习网络的小白在b站上学习了RNN,LSTM的一些理论知识. 但只懂得一些理论知识是无法完成关系抽取的任务的.于是从图书馆借来<tensoflow实战-----深度学习框架>,在此开始记录我的tensorflow神经网络编程! 首先先介绍一下tensorflow的运作机制,对一个具体的计算而言,一般可以分为两个阶段,第一个阶段用来定义计算图中的计算,第二个阶段用来执行计算. 有了这个概念之后,就会发现

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

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预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六

目录 XiangBai--[PAMI2018]ASTER_An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification 作者和论文 方法概述 1. 主要思路 2. 方法框架和流程 3. 文章亮点 方法细节 1. 背景 2. Rectification Network 3. Recognition Network 4. 网络训练 实验结果 总结与收获 参考文献 XiangBai--[PAMI2018]ASTER_An Attent

How Transformers Work --- The Neural Network used by Open AI and DeepMind Original English Version link:https://towardsdatascience.com/transformers-141e32e69591 Chinese version by 量子位. 本文的主要内容:RNN, LSTM, Attention, CNN, Transformer, Self-Attention, M

第二课 传统神经网络 <深度学习>整体结构: 线性回归 -> 神经网络 -> 卷积神经网络(CNN)-> 循环神经网络(RNN)- LSTM 目标分类(人脸识别,物品识别,场景识别,文字识别),目标检测(安防,自动驾驶),视频分类(视频检索),语句生成(自动翻译,智能对话) 提纲: 1. 神经网络起源:线性回归 2. 从线性到非线性 3. 神经网络的构建 4. 神经网络的“配件”  期待目标: 1. 了解从线性到非线性回归的转化 2. 明白如何构建神经网络,了解不同激励函数的

原文链接:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/51225065 一.论文所解决的问题 现有的关于RNN这一类网络的综述太少了,并且论文之间的符号并不统一,本文就是为了RNN而作的综述 二.论文的内容 (0)整体一览 由前馈神经网络->RNN的早期历史以及发展->现代RNN的结构->现代RNN的应用 (1)前馈神经网络   图1 一个神经元     图2 一个神经网络 传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归,但是这些都是假设数据之间