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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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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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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# 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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一、获取数据集 获取训练集和测试集，可直接在网上下载，如Kaggle上有许多数据集。数据集内每个数据包括标签和内容，此次用的是CIFAR10的数据集（包括飞机、火车等10个分类的图片）。我们直接使用自带的torchvision.datasets.CIFAR10函数进行下载。import torchvision
# root表示数据集存储路径，train表示是否是训练集，t
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2023-08-10 13:09:42
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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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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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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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神经网络结构: 输入层 隐藏层 输出层 两个隐藏层的神经网络MultiLayer Perceptions
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2023-08-11 16:38:39
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如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？神经网络神奇的地方在于它的每一个组件非常简单——把空间切一刀+某种激活函数(0-1阶跃、sigmoid、max-pooling)，但是可以一层一层级联。输入向量连到许多神经元上，这些神经元的输出又连到一堆神经元上，这一过程可以重复很多次。这和人脑中的神经元很相似：每一个神经元都有一些神经元作为其输入，又是另一些神经元的输入，数值向量就像是电信号，在不同神经元
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2023-08-07 19:47:27
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两层简单神经网络-----前向传播1、前向传播就是搭建模型的计算过程，让模型具有推理能力，可以针对一组输入给出相应的输出。2、推导神经网络共有几层（或当前是第几层网络）都是指的计算层，输入不是计算层，所以a为第一层网络，a是一个一行三列矩阵。我们把每层输入乘以线上的权重w,这样用矩阵可以计算出y了。a=tf.matmul(X,W1)
y=tf.matmul(a,W2)3、实现由于需要计算结果，就要
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2023-10-11 08:13:30
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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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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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&nbs
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2023-10-13 21:48:00
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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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