[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类(机器如何读懂人心) 配合阅读: [深度概念]·Attention机制概念学习笔记 [TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析 笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中,讲解了Attention机制的概念与技术细节,本篇内容配合讲解,使用Keras实现Self-Attention文本分类,来让大家更加深入理解Attention机制. 作为对比,可以访问[T

import tensorflow as tf import numpy as np #tensor = tf.constant([[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8]]) tensor = tf.placeholder(tf.int32, [2,8]) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print sess.run(tensor,feed_dict={t

一.关于Attention,关于NMT 未完待续... 以google 的 nmt 代码引入 探讨下端到端: 项目地址:https://github.com/tensorflow/nmt 机器翻译算是深度学习在垂直领域应用最成功的之一了,深度学习在垂直领域的应用的确能解决很多之前繁琐的问题,但是缺乏范化能力不足,这也是各大公司一直解决的问题: 最近开源的模型: lingvo:一种新的侧重于sequence2sequence的框架: bert   :一种基于深度双向Transform的语言模型预训

目前实现了基于tensorflow的支持的带attention的seq2seq.基于tf 1.0官网contrib路径下seq2seq 由于后续版本不再支持attention,迁移到melt并做了进一步开发,支持完全ingraph的beam search(更快速) 以及outgraph的交互式beam search(更灵活),其中ougraph的beam search支持alignments的输出. attention的可视化也就是alignments的展示如下图(输入句子预测用户可能的搜索词)

tensorflow基于 Grammar as a Foreign Language实现,这篇论文给出的公式也比较清楚. 这里关注seq2seq.attention_decode函数, 主要输入 decoder_inputs, initial_state, attention_states,     这里可以主要参考 models/textsum的应用,textsum采用的多层双向lstm, 假设只有一层,texsum将正向 最后输出的state作为 attention_decode的输入ini

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" import random, time, os, decoder from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import pdb import decoder import random ''' 在汉字ocr项目中,利用基于attention的enco

新代码在contrib\seq2seq\python\ops\attention_decoder_fn.py 和之前代码相比 不再采用conv的方式来计算乘,直接使用乘法和linear 给出了两种attention的实现 传统的"bahdanau": additive (Bahdanau et al., ICLR'2015) Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 以及"luo

论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 之前非稀疏矩阵版的解读:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html 我们知道图的邻接矩阵可能是稀疏的,将整个图加载到内存中是十分耗费资源的,因此对邻接矩阵进行存储和计算是很有必要的. 我们已经讲解了图注意力网络的非稀疏矩阵版本,再来弄清其稀疏矩阵版本就轻松了,接下来我们将来看不同之处.

Daniil's blog Machine Learning and Computer Vision artisan. About/ Blog/ Image Segmentation with Tensorflow using CNNs and Conditional Random Fields Tensorflow and TF-Slim | Dec 18, 2016 A post showing how to perform Image Segmentation with a recentl

Attention and Augmented Recurrent Neural Networks CHRIS OLAHGoogle Brain SHAN CARTERGoogle Brain Sept. 8 2016 Citation: Olah & Carter, 2016 Recurrent neural networks are one of the staples of deep learning, allowing neural networks to work with seque

今天我们来解析下Tensorflow的Seq2Seq的demo.继上篇博客的PTM模型之后,Tensorflow官方也开放了名为translate的demo,这个demo对比之前的PTM要大了很多(首先,空间上就会需要大约20个G,另外差点把我的硬盘给运行死),但是也实用了很多.模型采用了encoder-decoder的框架结果,佐以attention机制来实现论文中的英语法语翻译功能.同时,模型的基础却来自之前的PTM模型.下面,让我们来一起来了解一下这个神奇的系统吧! 论文介绍及基础描写:

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

After the exercise of building convolutional, RNN, sentence level attention RNN, finally I have come to implement Hierarchical Attention Networks for Document Classification. I'm very thankful to Keras, which make building this project painless. The

Awesome-TensorFlow-Chinese TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐: 官方网站,初步了解. 安装教程,安装之后跑起来. 入门教程,简单的模型学习和运行. 实战项目,根据自己的需求进行开发. 很多内容下面这个英文项目: Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 官方网站 官网:https://www.tensorflow.org/ 中文:https://tensorflow.google.cn/

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

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

什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU).服务器.移动设备等等.TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器

github:https://github.com/zle1992/Seq2Seq-Chatbot 1. 注意在infer阶段,需要需要reuse, 2.If you are using the BeamSearchDecoder with a cell wrapped in AttentionWrapper, then you must ensure that: The encoder output has been tiled to beam_width via tf.contrib.seq

在tensorflow里可以通过tf.device函数来指定每个运行的设备,可以是GPU也可以是CPU,比如CPU在tensorflow里的名称为/cpu:0,即便电脑里有多个CPU,tensorflow也并不会去区分它们,但是每台设备上的GPU名称却是不一样的,第N个GPU的名称为/gpu:n,第一个GPU名字为/gpu:0,第二个为/gpu:1,以此类推. 此外,tensorflow提供了快捷的方式查看运行每一个运算的设备,也就是在生成会话的时候设置log_device_placement参

神经网络.<Make Your Own Neural Network>,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好. 循环神经网络和LSTM.Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ . seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型,语言翻译.自动问答等序列到序列场景,都可用seq2seq模型,用seq2seq实现聊天机器人的原理 http://suriyade

paper: <Attention Augmented Convolutional Networks> https://arxiv.org/pdf/1904.09925.pdf 这篇文章是google brain的,应该有分量.上来就说:卷积神经网络有一个重要的弱点就是 它仅仅操作于于一个领域,对于没有考虑到全局信息有损失. (这就是全局和局部的辨证关系.) 注意力机制,以一种能够把握长距离作用的手段,在序列模型和生成模型里使用.这篇文章使用注意力机制到判别模型中来,作为替代卷积的手段.(非常