最近在搞信息抽取任务，用到了LSTM+CRF模型，之前没有深入了解过，就趁这次好好总结一下。把所有的代码，文章看完一遍后发现，这个LSTM+CRF和一般的CRF还是有点区别的，以及具体的代码实现还是有些细节需要注意的。本文打算对原理，数据的构造，模型的搭建进行详细叙述，不过由于不同人之间的前置知识不同，所以理解起来可能还会有些差别，如果描述的不是很清晰的话，可以在下方评论指出，模型的实现参考李航《
转载
2024-05-08 11:05:31
36阅读
## 使用LSTM和ReLU解决时间序列预测问题
在这篇文章中，我们将探讨如何使用长短期记忆网络（LSTM）和修正线性单元（ReLU）来解决时间序列预测问题。时间序列预测是一种重要的数据分析技术，在许多领域都有广泛应用，比如股票市场预测、天气预测等。
### LSTM和ReLU简介
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够很好地处理时间序列数据，具有记忆能力，可以捕捉时间序列中的长
原创
2024-04-07 04:43:52
49阅读
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn
class SeriesPredictor:
def __init__(self, input_dim, seq_size, hidden_dim=10):
self.input_dim = input_dim #每次输
转载
2024-09-18 19:18:34
36阅读
循环神经网络（RNN）人脑因为某种机制的存在，从来不会从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据你对以前的词意的理解来理解每个单词。你从来不会把所有东西都扔掉，再从头开始思考。由于这种机制的存在，我们的大脑变得无比高效。算法其实就是模拟我们人类思维的一种真实映射。不管是RNN，还是LSTM它们都是基于人类思维的一种数学表现形式。但传统神经网络不能做到这一点，这似乎是一个很大的缺陷。例如，想象一下你
Vanilla RNN
RNN模型结构RNN可以处理的任务RNN的训练
backpropagation through time（BPTT）RNN code demoRNN的缺点refLSTM
网络结构Code Demo为什么能解决gradient vanishingrefGRU
code demorefRNN Extension
Bidirection
转载
2024-10-25 15:01:55
70阅读
个人理解在pytorch中都是tensor进行计算的，神经网络在训练的过程中是不断更新参数
原创
2023-01-04 18:04:33
51阅读
Torch的
原创
2021-07-29 15:56:07
369阅读
1评论
relu的优缺点？SGD算法的收敛速度比 sigmoid 和 tanh 快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题） 计算复杂度低，不需要进行指数运算， 适合用于后向传播。缺点对参数初始化和学习率非常敏感，存在神经元死亡；ReLU的输出均值也大于0，偏移现象和神经元死亡会共同影响网络的收敛性；1*1卷积跨通道的特征整合特征通道的升维和降维减少卷积核参数（简化模型）过拟合的解决办法正
转载
2024-06-11 22:14:33
54阅读
在神经网络中，激活函数负责将来自节点的加权输入转换为该输入的节点或输出的激活。ReLU 是一个分段线性函数，如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零。它已经成为许多类型神经网络的默认激活函数，因为使用它的模型更容易训练，并且通常能够获得更好的性能。在本文中，我们来详细介绍一下ReLU，主要分成以下几个部分：1、Sigmoid 和 Tanh 激活函数的局限性2、ReLU（Rectified L
转载
2024-04-02 20:41:18
97阅读
最接近人类语言的编程语言－rebolrebol的详细资料见www.rebol.org。这里谈一下我得印象。rebol 的缺点是明显的。它是一个商业公司的产品。它只是象java一样免费使用。但不开放源代码。并且它的数据库连接的函数库是收费的。但 它的优点也十分明显，如果因为不是开放源代码软件而不能放心使用，也可以欣赏和借鉴它的种种特点，并且了解了rebol肯定还会忍不住使用 它。首 先rebol是一
阅读源代码是学习程序设计语言的最有效途径。“知其然，知其所以然。”动态网站是基于数据库架构的网站，一般由大量的动态网页（如JSP）、后台处理程序（如Servlet）和存储内容的数据库组成。IIS（Internet Informatica Server）:因特网信息服务器。URL（Uniform Resource Locator）:统一资源定位器。HTTP（HyperText Transfer Pr
转载
2024-10-10 11:24:43
20阅读
（4）Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点：（1）神经元不会出现死亡的情况。（2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和（3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式，在SGD中能够快速收敛。（4）计算速度要快很多。Leaky ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
转载
2024-03-18 17:44:02
1030阅读
第一天一、ReLU 激活函数全称是 Rectified Linear Unit。rectify（修正）可以 理解成马修（0,x），从趋近于零开始，然后变成一条直线。二、神经网络的监督学习在监督学习中你有一些输入x，你想学习到一个函数来映射到一些输出y。1.提到的几种神经网络的用处图像应用：卷积（Convolutional Neural Network），缩写CNN。 序列数据：种递归神经网络（Re
转载
2024-08-11 11:28:04
118阅读
1、relu优点1、可以使网络训练更快 2、增加网络的非线性 3、防止梯度消失(弥散) 4、使网络具有稀疏性(可以使一些神经元输出为0)激活函数tanh(x)或sigmoid(x)，这些饱和的非线性激活函数比非饱和非线性激活函数relu训练更慢。采用relu的深度卷积神经网络训练时间比等价的tanh单元要快几倍。2、dropout作用：随机将一定比例的神经元置为0。 对于一个有N个节点的神经网络，
转载
2024-04-08 10:59:57
126阅读
“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度。 Sigmoid函数需要一个实值输入压
转载
2024-05-06 11:48:51
229阅读
基于PyTorch的Diffusion图片重建指的是使用扩散模型来恢复图像的过程。扩散模型近年来在高质量图像生成领域取得了显著的成绩，结合PyTorch，我们可以更便捷地实现这一目标。本文将从各个方面深入探讨如何高效解决基于PyTorch的Diffusion图片重建问题。
## 版本对比
在不同版本的PyTorch中，Diffusion模型的实现可能会有不同的特性。在这里，我们对比了两个主要版
正则表达式正则表达式为高级的文本模式匹配，抽取，与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础。正则表达式是一些由字符和特殊符号组成的字符串，它们描述了模式的重复或者表述多个字符。转义符\在正则表达式中，有很多有特殊意义的是元字符，比如\n和\s等，如果要在正则中匹配正常的"\n"而不是"换行符"就需要对""进行转义，变成’\’。在python中，无论是正则表达式，还是待匹配的内容，都是以字符串的形式出
1 简介编辑编辑正在上传…重新上传取消编辑2 部分代码%_________________________________________________________________________________% Salp Swarm Algorithm (SSA) source codes version 1.0%% Main paper:% S. Mirjalili,
原创
2022-05-13 23:53:13
527阅读
前言论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf.论文贡献：这篇论文并没有提出什么新的激活函数，而是对现有的非常火的几个非饱和激活函数作了一个系统性的介绍以及对他们的性能进行了对比。最后发现，在较小的数据集中（大数据集未必），Leaky ReLU及其变体(PReLU、RReLU)的性能都要优于ReLU激活函数；而RReLU由于具有良好的训练随机性，可以很好的
转载
2024-04-25 14:05:54
0阅读
其实一直在做论文阅读心得方面的工作，只是一直没有分享出来，这篇文章可以说是这个前沿论文解读系列的第一篇文章，希望能坚持下来。简介论文提出了动态线性修正单元（Dynamic Relu，下文简称 DY-ReLU），它能够依据输入动态调整对应分段函数，与 ReLU 及其静态变种相比，仅仅需要增加一些可以忽略不计的参数就可以带来大幅的性能提升，它可以无缝嵌入已有的主流模型中，在轻量级模型（如 Mobile
