神经网络语言模型1.NNLM的原理1.1 语言模型假设S表示某个有意义的句子，由一串特定顺序排列的词组成，n是句子的长度。目的：计算S在文本中(语料库)出现的可能性P(S)。1.2 神经网络语言模型直接从语言模型出发，将模型最优化过程转化为求词向量表示的过程.2. NNLM的网络结构2.1 NNLM的结构图NNLM网络结构包括输入层、投影层，隐藏层和输出层2.2 NNLM的计算过程根据前面的n-1
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2023-08-11 13:50:40
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所谓的语言模型，就是为了判断某个句子是不是人话，句子S是由多个词语wi构成的式子展开后，每一个因数P（条件概
原创
2022-12-14 16:25:14
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一、 循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其它神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。和前馈神经网络相比，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。
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2023-08-25 11:06:27
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语言模型包括文法语言模型和统计语言模型。一般我们指的是统计语言模型。统计语言模型是指：把语言（词的序列）看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。 其作用是为一个长度为m的字符串确定一个概率分布P（w1; w2; ...;wm），表示其存在的可能性。其中，w1~wm
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2024-04-10 12:48:05
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目录
研究背景
离散表示
分布式表示
神经网络
NNLM (Neural Network Language model)，神经网络语言模型是03年提出来的，通过训练得到中间产物–词向量矩阵，这就是我们要得到的文本表示向量矩阵。1、研究背景
维数灾难（curse of dimensionality）是语言模型和其他一些学习问题的基础问题。进一步的，当我们对连续变量进行
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2023-07-27 16:00:36
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# 实现神经网络语言模型的流程
## 1. 确定模型结构和超参数
在实现神经网络语言模型之前，我们需要先确定模型的结构和超参数。模型结构包括网络的层数、每层的神经元数量以及激活函数的选择等。超参数则包括学习率、迭代次数、批处理大小等。
## 2. 准备数据集
神经网络语言模型需要大量的文本数据来进行训练。我们需要准备一个包含大量句子或文档的数据集。常见的数据集有PTB、WikiText等。
原创
2023-08-18 14:29:08
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1. 统计语言模型 （statistical model of language）统计语言模型中，把一段包含T个词的语料表示为w_t 表示第t个词，统计每个词在前面n个词出现的条件下的概率，用一幅图来表达就是：应用这个模型的时候，为了降低复杂度，基于马尔科夫假设（Markov Assumption）：下一个词的出现仅依赖于它前面的一个或几个词，上面的公式可以近似为：上面那张图就
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2024-02-02 07:47:44
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ANN简介作为深度学习的基础，神经网络模型发挥着很重要的作用。我们来看一下ANN的定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出交互反应。我们知道，生物神经网络的简单单元由生物神经元组成，那么在ANN模型中，简单单元由什么组成呢？在经典ANN模型中，简单单元，即M-P神经元模型。我们知道感知机和Logistic回归都是线性分类模型，
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2023-08-28 19:27:33
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神经网络在机器学习中，神经网络一般指的是神经网络学习，是机器学习与神经网络两个学科交叉部分。所谓神经网络，目前用的最广泛的一个定义是：神经网络是由适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，他的组织能模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。神经元模型神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。在生物神经网络的原始机制中，每个神经元通常都有多个树突（dendrite），一个轴突（axo
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2023-08-12 21:06:09
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vanillaRNN是相比于LSTMs和GRUs简单的循环神经网络，可以说是最简单的RNN。RNN结构RNN的一个特点是所有的隐层共享参数(U,V,W)，整个网络只用这一套参数。RNN前向传导st=tanh(Uxt+Wst−1)ot=softmax(Vst)st为t时刻隐层的状态值，为向量。 ot为t时刻输出的值（这里是输入一个xt就有一个输出ot，这个是不必要的，也可以在全部x输入完之后开始输出
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2023-12-15 12:02:37
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RNN 的前提补充 - 介绍 n-gram 和 fixed 窗口这两种方式的, 词预测原理.
原创
2022-08-22 13:33:10
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一、搭建循环神经网络循环神经网络（RNN）对于自然语言处理和其他序列任务非常有效，因为它们具有”记忆“功能。它们可以一次读取一个输入 （如单词），并且通过隐藏层激活从一个时间步传递到下一个时间步来记住一些信息/上下文，这允许单向RNN从过去获取信息来处理后面的输入，双向RNN可以从过去和未来中获取上下文。声明：上标 表示第 层。eg：上标 表示第 个样本。eg： 表示第 上标 表示第
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2024-04-22 19:02:07
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神经网络可以通过使用torch.nn包来构建。既然你已经了解了autograd，而nn依赖于autograd来定义模型并对其求微分。一个nn.Module包含多个网络层，以及一个返回输出的方法forward(input) 。例如，查看下图中的对数字图片分类的网络：这是一个简单的前馈网络。它接受输入，并将输入依次通过多个层，然后给出输出结果。 对于神经网络来说，一个经典的训练过程包括以下
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2023-08-11 22:28:51
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《数据挖掘：R语言实战》第13章神经网络完整代码由于作者原因，里面的代码有些问题，特别是P226中的“模型差异分析”。我对此作了补充，得到的效果和作者介绍的基本一致。# class.ind()函数############################################
v1=c('a','b','a','c')
v2=c(1,2,1,3)
class.ind(v1)
class.
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2023-10-21 22:09:11
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在前面，我们分别使用逻辑回归和 softmax 回归实现了对鸢尾花数据集的分类，逻辑回归能够实现线性二分类的任务，他其实就是最简单的神经网络——感知机。 而softmax回归则实现的是多分类任务，它也可以看做是输出层有多个神经元的单层神经网络。 下面，使用神经网络的思想来实现对鸢尾花数据集的分类，这个程序的实现过程和 softmax 回归几乎是完全一样的。在使用神经网络来解决分类问题时，首先，要设
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2023-09-02 00:00:30
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神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。每一个神经元的作用是这样的：
输入是多个值，输出是一个值。
其会先将多个输入值线性组合，然后把线性组合得到的值进行非线性的映射（要求映射函数可微，因为在反向传播时需要其可导），如常见的非线性映射函数为Sigmoid函数：神经网络是多层的，每一层有多个神经元，上一层神经元的输出作为下一层每个神经元的一个输入。反向传播算法：输出层的神经元的输出和实际值有一定误
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2018-12-23 00:30:00
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之前我们已经了解过n-gram语言模型和前馈神经网络语言(NNLM)，今天我们简单地看一下循环神经网络语言模型。那么首先看一下为什么要把RNN用到语言模型中呢？首先循环神经网络语言模型（RNNLM）是想要解决前馈神经网络模型窗口固定的问题。其次，前馈神经网络模型假设每个输入都是独立的，但是这个假设并不合理。循环神经网络的结构能利用文字的这种上下文序列关系，更好地对语句之间的关系进行建模。在某种程度
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2023-09-05 16:49:25
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1 语言模型步骤简单概述：根据输入内容，继续输出后面的句子。1.1 根据需求拆分任务(1)先对模型输入一段文字，令模型输出之后的一个文字。(2)将模型预测出来的文字当成输入，再放到模型里，使模型预测出下一个文字，这样循环下去，以使RNN完成一句话的输出。1.2 根据任务设计功能模块(1)模型能够记住前面文字的语义；(2)能够根据前面的语义和一个输入文字，输出下一个文字。1.3 根据功能模块设计实现
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2024-01-15 21:17:33
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危险，危险，危险——好久不见，等你在这里见面~在经过前两期关于神经网络的简单介绍后，今天小Mi将进一步介绍神经网络的代价函数、前向传播和反向传播，废话不多说，我们开干吧~1 代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的
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2023-10-28 18:56:23
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神经网络语言模型（RNN-LM） 传统语言模型的上述几个内在缺陷使得人们开始把目光转向神经网络模型，期望深度学习技术能够自动化地学习代表语法和语义的特征，解决稀疏性问题，并提高泛化能力。我们这里主要介绍两类神经网络模型：前馈神经网络模型（FFLM）和循环神经网络模型（RNNLM）。前者主要设计来解决稀疏性问题，而后者主要设计来解决泛化能力，尤其是对长上下文信息的处理。在实际工作中，基于循环神经网络
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2023-11-21 18:55:56
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