http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN,在机器翻译.文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用.本节中,我们将讨论如何实现神经机器翻译,得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果(https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html). 关键是输入一个完整的文本序列,理解整个语义,然后输出翻译结果作为另一个序列.阅读整个序列的想法与以前

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra

一.背景 自从Attention机制在提出之后,加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: input的方向性:单向 -> 双向 深度:单层 -> 多层 类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所有必

1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att

一.背景 自从Attention机制在提出 之后,加入Attention的Seq2 Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: input的方向性:单向 -> 双向 深度:单层 -> 多层 类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络 对于不同问题(图像,语音,文本),需要选用不同网络模型比如CNN RESNE

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 在解了知识图谱的全貌之后,我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤.今天介绍知识图谱里面的NER的环节. 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.专有名词等.通常包括两部分:(1)实体边界识别:(2) 确定实体类别(人名.地名.机构名或其他). 2.

[PPT详解]曹欢欢:今日头条算法原理 悟空智能科技 4月8日 公众号后台回复:“区块链”,获取区块链报告 公众号后台回复:“sq”,进入区块链分享社群 热文推荐: 1000位专家推荐,20本区块链必读书籍(附PDF) 中国首个区块链标准<区块链参考架构>发布 今天,算法分发已经是信息平台.搜索引擎.浏览器.社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,算法也开始面临质疑.挑战和误解.今日头条的推荐算法,从2012年9月第一版开发运行至今,已经经过四次大的调整和修改. 今日头条委托资深算法架构师曹欢欢

Github-jcjohnson/torch-rnn代码详解 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-3-18 声明 1)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 2)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 请联系:zoerywzhou@gmail.com 或13813017783@163

详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 讲得是相当之透彻清晰了 深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由Google 提出之后,就成为深度学习必备之神器.自 BN 之后, Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世.本文从 Normalization 的背景讲起,用一个公式概括 Normalization 的基本思

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四 2018-06-11 10:36:18 wyx100 阅读数 4193更多 分类专栏: 人工智能 python 深度学习 keras   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/80647379 https://github.com/keras-team/keras/tree/mast

Word2Vec详解 word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练:其次,该工具得到的训练结果--词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性.随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法.其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络.另外需要强调的一点是,word2vec是一个计算word vector的开源工具.当我们在说word2vec算法或模型的时候,其实指的是

输入数据格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 输出数据格式:output(seq_len, batch, hidden_size * num_directions)hn(num_layers * num_directions, batch, hidden_si

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型

转: SENet详解及Keras复现代码 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址:https://github.com/hujie-frank/SENet 1.通道间的特征关系 近些年来,卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破.而卷积核作为卷积神经网络的核心,通常被看做是在局部感受野上,将空间上(spatial)的信息和特征维度上(channel-wise)的信息进行聚合的信息聚合体.卷积神经网络由一系列卷积层.非线性层和下采样层构成,这

目录 Transformer引入 Encoder 详解 输入部分 Embedding 位置嵌入 注意力机制 人类的注意力机制 Attention 计算 多头 Attention 计算 残差及其作用 BatchNorm 和 LayerNorm 前馈神经网络 Decoder 详解 Transformer 最终输出 TRM 面试题讲解 RNN.LSTM.Transformer 三者的区别? 为什么有缩放因子 [公式] ?attention为什么scaled? Decoder端的Mask 如何 mask

示例代码下载:Linq之旅:Linq入门详解(Linq to Objects) 本博文详细介绍 .NET 3.5 中引入的重要功能:Language Integrated Query(LINQ,语言集成查询).通过LINQ,我们可以使用相同API操作不同的数据源.接下来就让我们看看LINQ是什么以及如何使用? 再此之前,需要先了解的相关技术 1.        隐式类型.匿名类型.对象初始化器 1)        隐式类型,使用var关键字创建,C#编译器会根据用于初始化局部变量的初始值推断出变

一.下篇开头的废话 终于开写下篇了,这也是我写远程调用框架的第三篇文章,前两篇都被博客园作为[编辑推荐]的文章,很兴奋哦,嘿嘿~~~~,本人是个很臭美的人,一定得要截图为证: 今天是2014年的第一天,按中国辞旧迎新的传统,也作为我2014年第一篇博客,我想开篇前要总结下2013年的技术学习.今年我当爸爸了,当爸爸的人是没啥时间研究什么技术和写博客的,所以2013年上半年我的文章很少很少,直到老婆5月回家待产才有重新拿起书,提起笔写技术博客.今年老婆要回上海了,估计2014年的博客数量又会少点,

前言 我比较喜欢安静,大概和我喜欢研究和琢磨技术原因相关吧,刚好到了元旦节,这几天可以好好学习下EF Core,同时在项目当中用到EF Core,借此机会给予比较深入的理解,这里我们只讲解和EF 6.x中不同,相同的则不再叙述. EntityFramework Core 1.1方法理论详解 当我们利用EF Core查询数据库时如果我们不显式关闭变更追踪的话,此时实体是被追踪的,关于变更追踪我们下节再叙.就像我们之前在EF 6.x中讨论的那样,不建议手动关闭变更追踪,对于有些特殊情况下,关闭变更追