一.Seq2Seq简介 seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络,它的输入是一个序列,输出也是一个序列.Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达,Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列. 很多自然语言处理任务,比如聊天机器人,机器翻译,自动文摘,智能问答等,传统的解决方案都是检索式(从候选集中选出答案),这对素材的完善程度要求很高.seq2seq模型突破了传统的固定大小输入问题框架.采用序列到序列的模型,在NLP中是文本到

len() 求序列的长度 print(len("beimenchuixue")) print(len([1, 2, 3])) __len__ 对象中实现这个方法,则 len() 方法调用对象中 __len__方法 class BeiMenChuiXue: def __init__(self, name): self.name = name def __len__(self): return len(self.name) if __name__ == '__main__': name =

awk '/^>/ {printf("\n%s\t",$0);next;} {printf("%s",$0);} END {printf("\n");}' < assembly.fasta | egrep -v '^$' | tr "\t" "\n" | awk '!/^>/ { next } { getline seq } length(seq) > 200 { print $0

在介绍summary.seqs的用法之前,我们首先需要搞清楚两个概念: 1)ambiguous bases 中文叫做模糊碱基,对于DNA序列来说,只有ATCG 4种碱基,在IUPAC定义的碱基标准中,出了上述4种碱基之外,还包括其他的碱基,可以代表不同类型的碱基 代码 英文含义 中文含义 G   Guanine 鸟嘌啉 A   Adenine 腺嘌啉 T (U) Thymine (Uracil) 胸腺嘧啶 (尿嘧啶) C   Cytosine 胞嘧啶 R (A or G) PuRine 嘌啉 Y

https://www.jianshu.com/p/c0c5f1bdbb88 动机 其实差不多半年之前就想吐槽Tensorflow的seq2seq了(后面博主去干了些别的事情),官方的代码已经抛弃原来用静态rnn实现的版本了,而官网的tutorial现在还是介绍基于静态的rnn的模型,加bucket那套,看这里.   tutorial.png 看到了吗?是legacy_seq2seq的.本来Tensorflow的seq2seq的实现相比于pytorch已经很复杂了,还没有个正经的tutorial

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/242 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看

一.概述 序列类型(Sequence Types)类似于C中的数组,它是包含一组成员的连续列表,这些成员紧邻排列,并且可以通过序号(下标偏移量)访问其中的一个或多个成员.序列类型的示意图如下所示: Python中最核心的序列类型共有3种:字符串(str和unicode).列表(list)和元组(tuple). 二.操作 序列类型支持的主要操作如下: 操作 说明 s[i] s中第i个成员(从0开始) s[i:j] s中从i到j的切片 s[i:j:k] s中从i到j的切片,步长为k s * n, n

LIS(最长递增子序列)和LCS(最长公共子序列)的总结 最长公共子序列(LCS):O(n^2) 两个for循环让两个字符串按位的匹配:i in range(1, len1) j in range(1, len2) s1[i - 1] == s2[j - 1], dp[i][j] = dp[i - 1][j -1] + 1; s1[i - 1] != s2[j - 1], dp[i][j] = max (dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); 初始化:dp[i][0] = dp

题目描述 现在有1到n的整数,每一种有两个.要求把他们排在一排,排成一个2*n长度的序列,排列的要求是从左到右看,先是不降,然后是不升. 特别的,也可以只由不降序列,或者不升序列构成. 例如,下面这些序列都是合法的: · [1,2,2,3,4,4,3,1]; · [1,1]; · [2,2,1,1]; · [1,2,3,3,2,1]. 除了以上的条件以外,还有一些其它的条件,形如"h[xi] signi h[yi]",这儿h[t]表示第t个位置的数字,signi是下列符号之一:'='

bowtie:短序列比对的新工具(转) (2014-11-17 22:15:24) 转载▼ 标签: 转载   原文地址:bowtie:短序列比对的新工具(转)作者:玉琪星兆 Bowtie是一个超级快速的,较为节省内存的短序列拼接至模板基因组的工具.它在拼接35碱基长度的序列时,可以达到每小时2.5亿次的拼接速度. Bowtie并不是一个简单的拼接工具,它不同于Blast等.它适合的工作是将小序列比对至大基因组上去.它最长能读取1024个碱基的片段.换言之,bowtie非常适合下一代测序技术. 在

http://codeforces.com/contest/463/problem/D 求k个序列的最长公共子序列. k<=5 肯定 不能直接LCS 网上题解全是图论解法...我就来个dp的解法吧 首先,让我们创建的位置阵列的每个序列pos[k][N].在这个数组,我们存储这n个数字(从1到n)在这k个序列中各个位置,然后按数大小排序. DP [I]标记的最大长度共同序列,我们可以通过使用第一个序列的第i个元素生成.为此,我们遍历所有可能以前的编号(J),看看我们是否能延长DP [J]到DP [

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.5不同类型的循环神经网络 上节中介绍的是 具有相同长度输入序列和输出序列的循环神经网络,但是对于很多应用\(T_{x}和T_{y}\)并不一定相等. 在此节会介绍不同的能够处理不同问题的循环神经网络. 多对多循环神经网络 对于命名实体识别的问题中,RNN的输出和输入序列长度一致--\(T_{x}=T_{y}\). 则在每读一个单词时都输出预测的值\(\hat{y}\) 这是一个典型的多对多的问题. 多对一循环神经网络

题目描述: 给你一个长度为N的,由’(‘和’)’组成的括号序列,你能找出这个序列中最长的合法括号子序列么?合法括号序列的含义便是,在这个序列中,所有的左括号都有唯一的右括号匹配:所有的右括号都有唯一的左括号匹配.例如:((()))()()便是一个长度为10的合法括号序列,而(()))( 则不是. 需要你求解的是,找出最长的合法括号子序列的长度,同时找出具有这样长度的序列个数. 输入: 测试数据包括多个,每个测试数据包含两行: 第一行为一个整数N,其中N不会超过10^6. 第二行为一个长度为N的字

时间限制:1 秒 内存限制:32 兆 特殊判题:否 提交:839 解决:179 题目描述: 给你一个长度为N的,由'('和')'组成的括号序列,你能找出这个序列中最长的合法括号子序列么?合法括号序列的含义便是,在这个序列中,所有的左括号都有唯一的右括号匹配:所有的右括号都有唯一的左括号匹配.例如:((()))()()便是一个长度为10的合法括号序列,而(()))( 则不是. 需要你求解的是,找出最长的合法括号子序列的长度,同时找出具有这样长度的序列个数. 输入: 测试数据包括多个,每个测试数据包

众所周知,LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列.而在使用keras搭建模型时,如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层,需要指定输入的大小.如果需要使用变长序列,那么,只需要在LSTM层前加一个Masking层,或者embedding层即可. from keras.layers import Masking, Embedding from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=

题目描述: 给你一个长度为N的,由’(‘和’)’组成的括号序列,你能找出这个序列中最长的合法括号子序列么?合法括号序列的含义便是,在这个序列中,所有的左括号都有唯一的右括号匹配:所有的右括号都有唯一的左括号匹配.例如:((()))()()便是一个长度为10的合法括号序列,而(()))( 则不是. 需要你求解的是,找出最长的合法括号子序列的长度,同时找出具有这样长度的序列个数. 输入: 测试数据包括多个,每个测试数据包含两行: 第一行为一个整数N,其中N不会超过10^6. 第二行为一个长度为N的字

本文将介绍Alibaba发表在KDD'19 的论文<Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction>.文章针对长序列用户行为建模的问题从线上系统和算法两方面进行改进,已经成功部署在阿里巴巴的广告系统. 使用深度学习对用户兴趣建模在离线评估阶段带来了显著提升,但是在线部署时面对大量的流量请求难以实时推理,尤其是在对长序列用户行为数据,系统的延时和存储代价几乎是随着行为长度线性

CRF 许多随机变量组成一个无向图G = {V, E},V代表顶点,E代表顶点间相连的边, 每个顶点代表一个随机变量,边代表两个随机变量间存在相互影响关系(变量非独立), 如果随机变量根据图的结构而具有对应的条件独立性, 具体来说,两个没有边连接随机变量V1.V2,在其它随机变量O都确定的情况下,是独立的. 即 P(V1, V2 | O) = P(V1 | O) * P(V2 | O) 那么这被称为[成对马尔科夫性],另有不同定义的[局部马尔科夫性].[全局马尔科夫性],它们互为充要条件(此处无

一种快速.可扩展的序列建模工具包,Pytorch的高级封装库,适用于机器翻译.语言模型和篇章总结等建模任务. 抽象 Dataset:数据加载 Fairseq中的Dataset基本都是按功能逐层封装,按需组合起来.所有数据加载的实现均位于fairseq/data下面. 两个比较常用的数据处理类: IndexedDataset直接处理/读取,bin/raw文件. LanguagepairDataset包含src和tgt两个Dataset,用于处理成对的数据.比如在机器翻译的中翻英任务中,处理中文和英

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi

目录 从宏观上看Transformer 把张量画出来 开始编码! 从宏观上看自注意力 自注意力的细节 自注意力的矩阵计算 "多头"自注意力 用位置编码表示序列的顺序 残差 解码器 最后的线性和Softmax层 损失函数 下一步 本文翻译自Jay Alammar的博文The Illustrated Transformer 注意力是一个有助于提高神经机器翻译模型性能的机制.在这篇文章中,我们将着眼于Transformer--一个利用注意力来提高模型训练速度的模型.Transformer在特