最近有个任务:利用 RNN 进行句子补全,即给定一个不完整的句子,预测其后续的字词.本文使用了 Seq2Seq 模型,输入为5个中文字词,输出为一个中文字词. 目录 关于RNN 语料预处理 搭建数据集 搭建模型 训练模型 测试模型 保存/加载模型 1.关于RNN 自被提出以来,循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) 在 NLP 领域取得了巨大的成功与广泛的应用,也由此催生出了许多新的变体与网络结构.由于网上有众多资料,在此我也只做简单的讲解了.首先,讲讲 RN

  今天将的还是cs224d 的problem set2 的第三部分习题, 原来国外大学的系统难度真的如此之大,相比之下还是默默地再天朝继续搬砖吧 下面讲述一下RNN语言建模的数学公式: 给出一串连续的词x1,x2...xt关于预测其后面紧跟的词xt+1的建模方式是: vj是词库中的某个词.实现一个循环神经网络,此网络利用隐层中的反馈信息对"历史记录"x1,x2...xt进行建模: $h^{(0)}=h_{0}\epsilon R^{D_{h}}$是隐藏层的初始化向量 $x^{(t)}

TextRNN @ 目录 TextRNN 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别 1.2 RNN的几种结构 1.3 多对多的RNN 1.4 RNN的多对多结构 1.5 RNN的多对一结构 1.6 RNN的缺点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别 并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列,⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息 1.2 RNN的几种结构 一对一,一对多,多对一,多对多(长度相等/不等) 多个输入时,由a和x生成y和下一个a, 这一过

Bi-LSTM @ 目录 Bi-LSTM 1.理论 1.1 基本模型 1.2 Bi-LSTM的特点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 实验模型 1.理论 1.1 基本模型 Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍) 1.2 Bi-LSTM的特点 Bi-LSTM的模型设计理念是使t时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息 实验证

LSTM 目录 LSTM 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 1.1.2 LSTM 1.2 LSTM基本结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 如果训练非常深的神经网络,对这个网络做从左到右的前向传播和而从右到左的后向传播,会发现输出\(y^{<t>}\)很难传播回去,很难影响前面的权重,这样的梯度消失问题使得RNN常常出现局部效应,不擅长处理长期依赖的问题 和梯度爆炸不同的是,梯度爆炸会使得参

选自Medium 作者:Tomasz Kielar 京东云开发者社区编译 当前的商业格局受到了众多新技术的影响,有时确实让人很难能跟上技术迭新的速度.虽然很多人都熟悉工业4.0和物联网(IoT)这两个词,这里面包含了太多的技术内容以及商业应用上的含义,而Digital Twin则是另一个正在稳步升起的下一波接力词汇. 事实上,很多人都认为Digital Twin是物联网的自然演进.毕竟,如果所有内容都已经以某种数字形式或其他形式被连接起来,为什么不让它"顺理成章"地进入下一个进程呢?

在2014年的移动互联网领域,“魔漫相机”是一款值得关注的产品.虽然没有腾讯.百度或阿里巴巴等大资源的支持,但是这款应用一上线就在中国市场发展迅猛,日下载量超过80万次,最高一日达300万次.类似的成绩在另一款轻量级应用“脸萌”身上再次上演:2014年4月产品上线:5月掀起了用户下载的热潮:6月的某一天,激活下载的用户数达到500万,刷新了“魔漫相机”创下的纪录. 以这两款移动互联网应用为代表的“爆款”产品,从进入社交网络的那一刻起就急速狂奔.这种势头还造成了一个独特的现象.“魔漫相机”创始人黄

阿里接到一个电话说练习和比赛智能二选一, 真的很伤心, 练习之前积极老龄化的权利. 要总结ODPS下一个 写map / reduce 并进行购买预测过程. 首先这里的hadoop输入输出都是表的形式, 我们须要一张输入表和一张输出表. 输入表为 提供的 t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1  输出表为自己定义的wc_out wc_out 须要预先定义.  以下的实例的功能是合并用户对商品的操作并记录反复次数, 创建的wc_out表结构为: create tab

众所周知,目前我们所处的以互联网为代表的新经济时代,有两个重要的特征一是客户价值至上,二是人力资本主权.围绕这两个基本特征,我们需要重新架构我们的商业模式和创新人力资源管理思维.模式.工具和方法. 人力资源管理可以分开来看,一个是管,强调权力驱动,强调秩序和规范,这是传统工业化的科层型组织的基本要求.我们传统的人力资源管理也着重于此,比如设计严密的职位化管理系统,比如严格规范的绩效考核,其目的都是在控制.二是理,理是什么?理是以人为本,尊重人性,承认个体本身的独立价值,激活人的价值创造本能.所以

序言 电商,是随着中国互联网经济的持续发展所成长起来的.淘宝.京东这些电商从交易额和影响力上看都位列中国最为成功.最具话题性的互联网企业之中.尽管近几年中国经济有所放缓,但中国消费市场的增长速度仍有望保持世界领先水平,在线购物的热情非但没有消减,电商业务反而有蒸蒸日上的趋势. 而且随着近年来智能手机的普及,电商发展呈现了不同的发展趋势.中国电商领域朝着移动化的方向快速转型,大型综合类电商平台移动端销售额占比逐年递增,特卖.返利.跨境电商.二手等各类细分类型App如雨后春笋般出现.移动电商的势不可

“用户体验非常重要”.“没有用户体验就没有产品”.“UX就是一切”.不知道从何时开始,用户体验(UX) 这个名词已经变得如此多见了,但是人们真正的认识.认清了什么是用户体验了吗?设计师们常挂在嘴边的用户体验就是用户真正需要的吗?一些自称自己是用户体验设计师的“专家”,或许他们还没有搞清什么是UX呢,“用户体验”一词会不会是下一个热词呢? “用户体验”为什么变成“热词”?   UX设计起源于20世纪40年代末,那时机器操作较为复杂并且很难在人们日常生活中普及,直到20世纪90年代才有了用户体验的概

在16年3月30号微软的全球开发者大会Build上发布了Bot Framework,微软认为下一个big thing是Conversation as a Platform,简称CaaP,中文应该叫做"对话即平台".在我们的下个时代,我们将会处在对话即平台的时代,不管是一个屏幕,一个桌子,一个冰箱,甚至是人,都是一个app,都是一个对话的窗口,所有的交互都通过对话来完成.起床,你用自然语言唤起梳妆台的镜子显示今日的天气,还有新闻.家里的小娜(Cortana)提醒你要赶紧出门,路上因为限号

本文作者 Nikolai Yakovenko 毕业于哥伦比亚大学,目前是 Google 的工程师,致力于构建人工智能系统,专注于语言处理.文本分类.解析与生成. 生成式对抗网络-简称GANs-将成为深度学习的下一个热点,它将改变我们认知世界的方式. 准确来讲,对抗式训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路,某种意义上他们(人工智能)将学习如何成为一个专家. 举个对抗式训练的例子,当你试图通过模仿别人完成某项工作时,如果专家都无法分辨这项工作是你完成的还是你的模仿对象完成的,说明你已经完

“本文是国内Go语言大中华区首席布道师——许式伟,在QCon2015上海站上的分享.他预测Go语言10年内一定会超过C和java,并且统治这一个10年. Go语言语法及标准库变化 Go从1.0版本到现在(2015年)已经有三年多的时间,大的版本发布了五个,下面大家一起看看每个大版本分别都改了什么,当然这里不可能把所有的细节都提到,但我认为重要的会提出来. 首先是Go1.1,Go1.0于2012年4月发布,此后基本维持了每半年发布一个新版本的时间间隔.Go1.5比较例外,在Go1.5的拖累下,Go

猎豹移动CEO 傅盛 九月底,我有幸在硅谷拜访了苹果前CEO斯卡利.老人如今已经75岁高龄,但看起来仍充满活力.他花了一上午的时间跟我们沟通,非常谦和.平等.坦诚,给我留下了很深的印象.末了,给我们介绍了这本新书<Moonshot!>.目前还没有中文版,我只能用自己蹩脚的英文粗略翻译为<狂潮>:( 书中分析了他对未来商业的理解和预测,很多观点跟猎豹所坚持的理念不谋而合,如用户体验至上等等. 这里我先把其中一小部分的读书笔记分享给大家: 1.下一次浪潮的经济力量将由传统生产制造转变为

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,

Implement next permutation, which rearranges numbers into the lexicographically next greater permutation of numbers. If such arrangement is not possible, it must rearrange it as the lowest possible order (ie, sorted in ascending order). The replaceme

var chils= s.childNodes; //得到s的全部子节点 var par=s.parentNode; //得到s的父节点 var ns=s.nextSbiling; //获得s的下一个兄弟节点 var ps=s.previousSbiling; //得到s的上一个兄弟节点 var fc=s.firstChild; //获得s的第一个子节点 var lc=s.lastChile; //获得s的最后一个子节点 JS获取节点父级,子级元素 先说一下JS的获取方法,其要比JQUERY的方

IDENT_CURRENT('TableName')为当前的最大标识值,IDENT_INCR('TableName')为设置的标识值增量, 两者相加即为下一个标识值 SELECT IDENT_CURRENT('TableName') + IDENT_INCR('TableName'); 参考链接:https://social.microsoft.com/Forums/zh-CN/07c3a188-5ae1-4623-ba14-0ae2148f5be0/sql-server-id?forum=sq

在接口测试和压力测试过程中,经常会将几个流程串联起来才能测试.如:我要进行获取用户信息接口测试,我就要先登录成功后,才能获取用户信息.所以,我就要首先要登录,获得我的登录凭证(tokenId或ticket等),之后获取用户信息时候需要带上这个凭证.才能识别你是否是合法的用户,才可以获取成功.具体的步骤如下: 1).创建一个线程组 2).创建添加一个登录请求,获取凭证的请求 3).创建后置处理器  JMeter GUI 视图中右击该采样器打开右键菜单 -> 添加 -> 后置处理器 -> 正

ZonedDateTime zdt = ZonedDateTime.now(ZoneOffset.UTC); int now15Minute = zdt.getMinute() / P15MINUTE * P15MINUTE; //instant当前时刻的下一个15分钟时间点 Instant instant = ZonedDateTime .of(zdt.getYear(), zdt.getMonthValue(), zdt.getDayOfMonth(), zdt.getHour(), now