神经记忆模型 rnn和lstm的记忆能力实在有限，最多也就记忆十几个时间步长。因此当句子长度增长时或者需要添加先验知识时，seq2seq就不能满足此时对话系统的需求了。比起人工增加RNN隐藏状态大小，我们更愿意任意增加加入模型的知识量，同时对模型本身做出最小限度改变。基本上，我们能用独立存储器——作
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2018-12-20 00:34:00
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上文记忆网络介绍模型并非端到端的QA训练，该论文End-To-End Memory Networks就在上文的基础上进行端到端的模型构建,减少生成答案时需要事实依据的监督项，在实际应用中应用意义更大。本文分为三个部分，分别是数据集处理、论文模型讲解及模型构造、模型训练。主要参考代码为MemN2N。数据集处理==论文中使用了babi数据集，关于本数据集在文章Ask Me Anything: Dyna
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2024-04-07 10:09:53
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这里写目录标题1. LSTM介绍1.1 什么是LSTM1.2 LSTM相较于RNN的优势1.3 LSTM的结构图1.3.1 LSTM的核心思想1.3.2 LSTM的遗忘门1.3.3 LSTM的输入门1.3.4 LSTM的输出门1.4 LSTM的优缺点1.5 如何计算 LSTM 的参数量？1.6 LSTM与GRU相比怎么样呢？2. nn.LSTM()2.1 nn.LSTM()的参数解释2.2 nn
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2024-01-01 12:37:41
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长短记忆模型是建立在RNN基础之上的，理解RNN有助于理解LSTM模型，建议读者阅读《循环神经网络（RNN）原理及BPTT算法》。LSTM模型 在介绍LSTM模型之前，我们先回顾一下RNN，网络结构如图：将网络结构中每一层都缩成一个圆来表示，就是如下这样的网络结构缩图：在t时刻，我们向网络中输入数据，将作为RNN循环层的部分输入，另外一部分输入...
原创
2021-07-16 09:43:06
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本系列文章 主要是 分享 思维模型，涉及各个领域，重在提升认知。未完成的任务更易被记住。信写了一半，圆珠笔突然不出水了，是随手拿起另
原始的LSTM [深度学习：长短期记忆模型LSTM]LSTM模型的拓展 [Greff, Klaus, et al. "LSTM: A search space odyssey." TNNLS2016] 探讨了基于Vanilla LSTM (Graves & Schmidhube (2005))之上的8个变体，并比较了它们之间的性能差异，包括：没有输入门 (No Input Gate, NI
目录1 循环神经网络2 长依赖存在的问题3 LSTM Networks4 LSTM背后的核心理念5 一步步的拆解LSTM5.1 forget gate忘记门（遗忘门）5.2 input gate输入门5.3 更新上一个状态值Ct−15.4 输出门output gate6 LSTM的变种6.1 peephole conn
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2024-08-09 00:08:00
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前言张飞：“俺也一样！”正文概念：是什么上下文定义：位于关键词前部或后部的词句或文字。它是关键词所处的语言环境，影响关键词的含义。通过阅读上下文，有助于理解和鉴别某关键词所具有的准确含义和用法，判断文献是否相关。---《图书馆·情报与文献学名词》 上下文切换（context switch）定义：根据某种条件，暂停当前进程或线程的执行，保护当前进程或线程的现场，恢复另一个进程或线程的现场，转而执行该
1概述Recurrentneural network，循环神经网络，在普通多层BP神经网络基础上，增加了隐藏层各单元间的横向联系，通过一个权重矩阵，可以将上一个时间序列的神经单元的值传递至当前的神经单元，从而使神经网络具备了记忆功能，对于处理有上下文联系的NLP、或者时间序列的机器学习问题，有很好的应用性。 2、特点、优点优点：模型具备记忆性。缺点：不能记忆太前或者太后的内容
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2024-03-28 18:53:10
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本系列文章 主要是 分享思维模型，涉及各个领域，重在提升认知1 模型故事信写了一半，圆珠笔突然不出水了，是随手拿起另一支笔继续写下去还是四处找一支颜色相同的笔，在寻找时思路又转到别的方面去了，而丢下没的信不理？如果可能一定是找到同一支颜色的笔继续，不是吗？在大家都看电视机的时代。很多电视剧的忠实粉丝对节目中插播的广告甚为反感，但是又不得不硬着头皮看完。因为广告插进来时剧情正发展到紧要处，实在不舍得换台，生怕错过了关键部分，于是只能忍着，一条，两条……直到看完第N条后长叹一口气：“还没完啊？”不.
原创
2021-08-11 19:14:55
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本文介绍了一种名为POEM（PrOmpting with Episodic Memory）的新方法，用于优化大型语言模型（LLM）的提示。POEM旨在解决现有提示优化方法资源消耗大或性能不足的问题，特别是在少量示例学习的情况下。该方法将提示优化作为强化学习问题处理，利用情景记忆存档输入数据、少量示例的不同排列及训练期间获得的奖励。在测试阶段，POEM会为每个测试查询选择能够产生最高奖励的示例序列。
原创
2024-09-03 14:38:42
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解决大型语言模型在处理长对话和文档分析等任务时受到有限上下文窗口限制的问题。
原创
2024-05-29 10:50:49
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文 | python近年来，大规模预训练语言模型给自然语言处理领域带来了翻天覆地的变化。一提到预训练模型为什么好，标准回答往往是：利用了无标注自监督学习数据，习得了语言学与语义知识，并有效迁移到下游任务中。然而，预训练模型究竟如何运用预训练过程中记住的内容呢？本文作者借助英文习语生成任务，探秘预训练模型的记忆唤起机制。作者发现，在记忆唤起中，底层结构存储与检索可能的表达组合，并形成若干候选，而上层
原创
2023-05-03 08:23:02
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在前面学习的循环网路中，因为梯度中有参数weight_hh的k次幂的存在，所以会导致梯度弥散和梯度爆炸的问题。对于梯度爆炸问题，可以用PyTorch笔记22最后面给出的梯度裁剪的方式解决。但是梯度弥散的问题没法这样直接解决，LSTM一定程度上解决了这样的问题，从而为长序列记忆提供了较好的解决方案。长序列难题在原始的循环网络中，实际上能处理的记忆信息比较短。如对自然语言的处理中，只能记住之前较少的几
联想记忆 AM（Associative Memory）是神经网络研究的一个重要方面，在许多领域被广泛应用。AM 作为人工神经网络的一种能力，就是将任意的输入矢量集通过线性或非线性映射，变换为输出矢量集。7.1 联想记忆基本特点7.1.1 联想记忆的原理 联想记忆网络存贮的是成对的矢量即模式对。设在学习过程中存入 M 个学习样本对 { Xi，Yi }，i = 1，2，.
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2024-01-23 22:31:48
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目录一、长短期记忆网络（LSTM）的记忆能力实验1. 模型构建(1) LSTM层(2) 模型汇总2. 模型训练(1) 训练指定长度的数字预测模型(2) 多组训练(3) 损失曲线展示3. 模型评价(1) 在测试集上进行模型评价(2) 模型在不同长度的数据集上的准确率变化图(3) LSTM模型门状态和单元状态的变化二、实验Q&AEX1EX2EX3EX4 一、长短期记忆网络（LSTM）的记忆能
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2024-04-02 10:53:24
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前言之前我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM，它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。RNN原理介绍：追根溯源：循环神经网络 《 Long short-term memory 》 ( 1997 )作者：Hochreiter S, Schmidhuber J论文
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2024-06-30 12:14:48
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原创
2022-08-04 10:56:57
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这篇文章要讨论的主题的是：建立自己安全可靠好记的网络密码体系，我会分享一些个人密码安全设置策略建议与技巧。互联无论如何，在互联网越来越强大的今天，帐号的安全性越来越重要了！如果别人有了你的帐号密码，你可能损失的不仅仅金钱！所以，即便很麻烦，有效组织好自己的安全的密码体系也是相当有必要的，它能帮助你免受很多未知的威胁和损失，而最近网易邮箱和之前 CSDN等大规模的账户密码泄露事件也给人们敲响了警钟,
原创
2016-08-08 22:07:21
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