1. 预训练的BERT模型 从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作,所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型.结合迁移学习,实现所要完成的NLP任务.谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下载[1]. 以下是官方提供的可下载版本: 其中L表示的是encoder的层数,H表示的是隐藏层的大小(也就是最后的前馈网络中的神经元个数,等同于特征输出维度). 除此之外,谷歌还提供了BERT-uncased与BERT-c

在NLP中深度学习模型何时需要树形结构? 前段时间阅读了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上发表的论文<When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?>,该文主要对比了基于树形结构的递归神经网络(Recursive neural network)和基于序列结构的循环神经网络(Recurrent neural network),在4类NLP任务上进行实验,来讨论深度学习模型何时需要树形结

1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1].这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务的性能再次提升一个台阶. Transformer是一个Seq2Seq架构的模型,所以它也由Encoder与Decoder这2部分组成.与原始Seq2Seq 模型不同的是:Transformer模型中没有RN

0.前言 深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新ing) NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念) NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·贰(RNN+Attention base) NLP机器翻译深度学习实战课程·叁(CNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·肆(Self

1. 自然语言处理简介 根据工业界的估计,仅有21% 的数据是以结构化的形式展现的[1].在日常生活中,大量的数据是以文本.语音的方式产生(例如短信.微博.录音.聊天记录等等),这种方式是高度无结构化的.如何去对这些文本数据进行系统化分析.理解.以及做信息提取,就是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)需要做的事情. 在NLP中,常见的任务包括:自动摘要.机器翻译.命名体识别(NER).关系提取.情感分析.语音识别.主题分割,等等-- 在NLP与深度学习系

1. BERT简介 Transformer架构的出现,是NLP界的一个重要的里程碑.它激发了很多基于此架构的模型,其中一个非常重要的模型就是BERT. BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名称所示,BERT仅使用了Transformer架构的Encoder部分.BERT自2018年由谷歌发布后,在多种NLP任务中(例如QA.文本生成.情感分析等等)都实现了更好的结果. BERT的效果如此优异,其中一个主要原

数十年前,计算机科学家兼网络作家Andrew S. Tanenbaum讽刺标准过多难以选择,当然现在也是如此,比如软件定义网络模型的数量也很多.但是在考虑部署软件定义网络(SDN)或者试点之前,首先需要选择要支持哪一种SDN模型.选择错误就会浪费时间和成本,甚至可能将基于SDN的产品置于不利之地.在这里云端卫士将会与大家探讨三种主要的SDN模型,阐述基本目标.机制以及每一种的缺陷. SDN解析:网络虚拟化模型 市场上最简单的SDN模型就是网络虚拟化模型,因初创公司Nicira流行,该公司2012

一.简单介绍 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟googlenet不同的是.vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架.尤其是跟alexnet框架很像.vgg也是5个group的卷积.2层fc图像特征.一层fc分类特征,能够看做和alexnet一样总共8个part.依据前5个卷积group.每一个group中的不同配置,vgg论文中给出了A~E这五种配置.卷积层数从8到16递增. 从论文中能够看到从8到1

最近一直在研究深度语义匹配算法,搭建了个模型,跑起来效果并不是很理想,在分析原因的过程中,发现注意力模型在解决这个问题上还是很有帮助的,所以花了两天研究了一下. 此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客,不过添加了一些个人的思考与理解过程.在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码:Attention_Network_With_Keras.如有不足之处,欢迎交流指教. 注意力模型:对目标数据进行加权变化.人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型

深度学习 vs. 概率图模型 vs. 逻辑学 摘要:本文回顾过去50年人工智能(AI)领域形成的三大范式:逻辑学.概率方法和深度学习.文章按时间顺序展开,先回顾逻辑学和概率图方法,然后就人工智能和机器学习的未来走向做些预测. [编者按]在上个月发表博客文章<深度学习 vs. 机器学习 vs. 模式识别>之后,CMU博士.MIT博士后及vision.ai联合创始人Tomasz Malisiewicz这一次带领我们回顾50年来人工智能领域三大范式(逻辑学.概率方法和深度学习)的演变历程.通过本文我

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处理与探索 所用的包 数据 探索性数据分析 回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型 数据准备 用 recipe 做数据预处理 调整数据形状 构建 LSTM 模型 在所有分割上回测模型 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning,

from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584177164196579663&wfr=spider&for=pc seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的向量,decode意思是将输入

原文:WPF绘制深度不同颜色的3D模型填充图和线框图 在机械测量过程中,测量的数据需要进行软件处理.通常测量一个零件之后,需要重建零件的3D模型,便于观察测量结果是否与所测工件一致. 重建的3D模型需要以填充图和线框图两种方式切换显示,其中填充图的材质需要根据不同深度进行着色,线框图需要消隐(不能透视).以圆柱为例,如下图: 由于WPF对DirectX进行了封装,并构建出一套简单的3D绘图框架,因此我们可以快速的创建所需要的3D模型,便于像我这样的对三维计算机图形学不太了解的人进行开发. 关于W

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1. 循环神经网络 在介绍循环神经网络之前,我们先考虑一个大家阅读文章的场景.一般在阅读一个句子时,我们是一个字或是一个词的阅读,而在阅读的同时,我们能够记住前几个词或是前几句的内容.这样我们便能理解整个句子或是段落所表达的内容.循环神经网络便是采用的与此同样的原理. 循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network)与其他如全连接神经网络.卷积神经网络最大的特点在于:它的内部保存了一个状态,其中包含了与已经查看过的内容的相关信息. 下面便先以SimpleRNN为例,介绍这

一.开篇 在学习javascript之初,就在网上看过不少介绍javascript事件的文章,毕竟是js基础中的基础,文章零零散散有不少,但遗憾的是没有看到比较全面的系列文章.犹记得去年这个时候,参加百度的实习生面试,被问到事件模型,当时被问的一头雾水,平时敲onclick敲的挺爽,却没有关注到事件模型的整体概念.这个周末难得清闲,决定就javascript中的事件模型写个系列,算是对知识点的一个总结,也是对自己的一个交代. 初步计划分为以下几个部分: ①   javascript事件的基本概念

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097   本文章已收录于:  深度学习知识库  分类: deep learning(28)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究ale

1.1 五种I/O模型 1)阻塞I/O 2)非阻塞I/O 3)I/O复用 4)事件(信号)驱动I/O 5)异步I/O 1.2 为什么要发起系统调用? 因为进程想要获取磁盘中的数据,而能和磁盘打交道的只能是内核, 进程通知内核,说要磁盘中的数据 此过程就是系统调用 1.3 一次I/O完成的步骤 当进程发起系统调用时候,这个系统调用就进入内核模式, 然后开始I/O操作 I/O操作分为俩个步骤: 1) 磁盘把数据装载进内核的内存空间 2) 内核的内存空间的数据copy到用户的内存空间中(此过程才是真正

客户端:创建套接字,连接服务器,然后不停的发送和接收数据. 比较容易想到的一种服务器模型就是采用一个主线程,负责监听客户端的连接请求,当接收到某个客户端的连接请求后,创建一个专门用于和该客户端通信的套接字和一个辅助线程.以后该客户端和服务器的交互都在这个辅助线程内完成.这种方法比较直观,程序非常简单而且可移植性好,但是不能利用平台相关的特性.例如,如果连接数增多的时候(成千上万的连接),那么线程数成倍增长,操作系统忙于频繁的线程间切换,而且大部分线程在其生命周期内都是处于非活动状态的,这大大浪费

为了区分IO的五种模型,下面先来看看同步与异步.阻塞与非阻塞的概念差别. 同步:所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用(例如sin, isdigit等).但是一般而言,我们在说同步.异步的时候,特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务.最常见的例子就是 SendMessage.该函数发送一个消息给某个窗口,在对方处理完消息之前,这个函数不返回.当对方处理完毕以后,该函数才把消息处理函数所返回的 LRESULT值

三种模型实例化 原则上:每个数据表应对应一个模型类(Home/Model/GoodsModel.class.php --> 表tp_goods) 1.直接实例化 和实例化其他类库一样实例化模型类,通过路径进行实例化 $User = new \Home\Model\UserModel(); $Info = new \Admin\Model\InfoModel(); // 带参数实例化 $New = new \Home\Model\NewModel('blog','think_',$connecti