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Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 原论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1508.01991v1论文摘要本文百度出品。使用双向LSTM+CRFs 模型用于NLP序列标注问题（POS、分块、命名实体识别）。作者认为应该是这个模型首次用于该研究领域。模型两个优点，精度高和对词向量的依赖性小 (In additi
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2024-02-21 20:09:17
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# 双向LSTM：深度学习的序列处理利器
## 引言
在自然语言处理、时间序列预测和其他许多需要处理序列数据的任务中，长短期记忆 (Long Short-Term Memory, LSTM) 网络展现出了强大的处理能力。双向LSTM作为LSTM的一种增强版，通过同时考虑序列的正向和反向信息，从而提高了模型对上下文的理解能力。本文将深入探讨双向LSTM的原理，并提供一个简单的 Python 示例
# PyTorch使用双向LSTM进行序列建模
## 引言
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），它能够学习和记忆长期的依赖关系。在许多时序预测和序列生成任务中，LSTM表现得尤为出色。双向LSTM（Bidirectional LSTM）是LSTM的一种扩展，它通过两个独立的LSTM层（一个正向，一个反向）来处理输入序
通俗易懂理解RNN RNN是接触最早的模型算法之一，但是对其理解一直不是很透彻，今天，看到一篇大佬写的博客，非常通俗易懂，看完以后醍醐灌顶。再重新梳理整理写进博客，供以后参考。1、Recurrent Neural Networks。 通俗来说，以往的神经网络都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输
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2023-12-14 09:58:47
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通俗易懂理解RNN RNN是接触最早的模型算法之一，但是对其理解一直不是很透彻，今天，看到一篇大佬写的博客，非常通俗易懂，看完以后醍醐灌顶。再重新梳理整理写进博客，供以后参考。1、Recurrent Neural Networks。 通俗来说，以往的神经网络都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输
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2024-01-18 12:56:50
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根据之前的文章我们可以很容易的搭建出多层神经网络，下面我们以其中一种方式为例实现多层神经网络，推荐使用jupyter notebook引入包其中:sklearn.datasets:用于生成数据集 sklearn.neural_network.MLPClassifier:用于生成数据集 numpy:数据批处理 matplotlib：画图 warnings.simplefilter:简单过滤器from
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2023-10-10 22:17:07
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# 双向LSTM：理解与应用
在深度学习的领域，长短期记忆（LSTM）网络是一种非常受欢迎的递归神经网络（RNN）架构，特别适用于处理和预测序列数据。然而，单向LSTM在处理序列时仅考虑了前向或后向的信息，限制了其性能。双向LSTM（Bidirectional LSTM）通过同时考虑前向和后向信息，在许多应用领域展现了其优势，比如自然语言处理（NLP）和时间序列预测。本文将介绍双向LSTM的原理
再话RNN,LSTM（双向RNN）之前写了一篇关于RNN，LSTM,GRU的公式推导以及前向传播的文章，但是后来发现，当时自己写的时候挺清楚的，后来过段时间就忘了，看来还是理解的不够啊。所以今天这篇文章写一下，到底什么是RNN,LSTM。首先，大家都知道，RNN解决的就是神经网络记忆的问题。因为RNN网络的有一个临时的输入，所以可以很好地记忆住之前的信息。 但是，在进行BPTT（rnn的反向传播）
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2024-10-25 15:11:08
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1.双向递归神经网络简介 双向递归神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Networks， Bi-RNN）,是由Schuster和Paliwal于1997年首次提出的，和LSTM是在同一年被提出的。Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息。RNN无法利用某个历史输入的未来信息，Bi-RNN则正好相反，它可以同时使用时序数据中某个输入的历史及未来数据。 Bi
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2024-08-14 11:15:45
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编者按LSTM作为序列数据处理方向大家所熟知的神经网络结构，不仅能够解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，同时还能够解决常见的梯度消失等问题。这篇文章向大家揭示为何LSTM如此有效的5个关键所在。 译 | 张大倩 编 | 丛 末 长短期记忆网络(LSTM)，作为一种改进之后的循环神经网络，不仅能够解决 RNN无法处理长距离的依赖的问题，还能
一、RNN的长期依赖问题在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题，这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少，但对优化过程影响很大)的问题。对于梯度爆炸是很好解决的，可以使用梯度修剪(Gradient Clipping)，即当梯度向量大于某个阈值，缩放梯度向量。但对于梯度消失是很难解决的。所谓的梯度消失或梯度爆炸是指训练时计算和
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2023-12-19 17:33:04
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这学期最后一次更新了，后续准备期末考试。下学期接着更这周看的是双向lstm的内容Step1.双向lstm的原理 基本参考的是这篇文章，讲的非常的细致，其中还把RNN和LSTM也讲了（因为双向LSTM也只是LSTM的变种） &
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2024-01-05 23:25:10
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目录前言1. 数据集1.1 下载数据集并处理1.2 将数据集分为source和target1.3 定义词汇类1.4 获取训练集2. 定义模型2.1 导入相关工具包2.2. 定义Encoder模型2.3.定义Decoder模型2.4.定义seq2seq模型2.5.定义loss3.训练函数4.预测函数5.测试5.1定义参数5.2.训练5.3.预测 前言这两天学习了RNN，就想实现一下机器翻译，如果有
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2024-01-06 08:36:10
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在构建自然语言处理模型时，双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）因其能够更全面地捕捉上下文信息而广泛应用。本文将围绕“双向LSTM的Python代码”这一技术难题，分享解决过程的复盘记录。
### 背景定位
初始技术痛点是在处理序列数据时，传统的单向LSTM只能访问过去的信息，而无法利用未来的信息，导致模型性能受限。为了解
7.1.1 简介
改论提出了一系列基于长短期记忆（LSTM）的序列标注模型。包括LSTM，BI-LSTM，LSTM-CRF和BI-LSTM-CRF，是首次将双向的LSTM CRF(简称BI-LSTM-CRF)模型应用于NLP基准序列标记数据集。论文中证明，由于双向LSTM组件，bilsm - crf模型可以有效地利用过去和未来的输入特性。由于CRF层，它还可以使用句子级别的标记信息。7
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2024-03-22 21:49:30
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1.tf.Graph()你一旦开始你的任务，就已经有一个默认的图已经创建好了。而且可以通过调用tf.get_default_graph()来访问到。 添加一个操作到默认的图里面，只要简单的调用一个定义了新操作的函数就行。比如下面的例子展示的：import tensorflow as tf
import numpy as np
c=tf.constant(value=1)
print(c
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2023-10-13 15:13:40
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Bi-RNN把普通的RNN拆成两个方向，一个正向的，关联历史数据；一个逆向的，关联未来数据，这样对于同一时刻，可以使用输入的历史数据和未来数据。两个方向的RNN有各自的state，相互之间没有直接连接，只是在最后的两份输出一起连接到Bi-RNN的输出节点上。 针对序列的后向传播叫做BPTT，BPTT在双向RNN中无法同时更新状态和输出。 正向的state传播，从时间步1->T，反向从T-
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2024-03-04 07:06:48
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Oct 25 13:41:35 2018@author: lg"""import numpy as npimport pandas as pdimport tensorflow as tfimport tensorflow.contrib.rnn as rnnimport
原创
2023-01-13 06:00:47
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数据预处理：# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import re
from tqdm import tqdm
# 以字符串的形式读入所有数据
with open('raw_data/msr_train.txt', 'rb') as inp:
