注：本篇文章假设你已经看过CRF(条件随机场)与Viterbi(维特比)算法原理详解（侵权则删），但是对Pytorch的Tutorials中BiLSTM-CRF中关于CRF的代码还有些许的疑惑。代码分析假设有句子 “ 我爱饭 ”句子经过分词，得到 “我”、“爱”、“饭” 这三个词（意思是句子的长度为3）标签集合={‘START’ 、'N 、 ‘V’、‘END’}，START、END表示开始结束标签
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2023-09-17 21:40:01
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学习内容：Pytorch官方教程style-factual LSTM结构详解学习时间：10.24 ~ 10.30学习产出：Pytorch官方教程–训练分类器实践数据如何处理？通常来说，当必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成torch.*Tensor 。对于图片，有Pillow，OpenCV等包可以使用对于音频，有scip
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2024-04-27 08:44:06
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NLP-Beginner 任务四：基于LSTM+CRF的序列标注+pytorch传送门一. 介绍1.1 任务简介1.2 数据集1.3 原数据解释二. 特征提取——Word embedding(词嵌入)三. 神经网络（LSTM+CRF）3.1 LSTM层3.2 CRF层（条件随机场Conditional Random Field）3.2.1 转移矩阵
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2023-09-10 21:41:05
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前言：实测 PyTorch 代码非常简洁易懂，只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式，即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中，相关的代码后续将会分享。具体的数据格式，这种方式并不适合处理很多的数据，但是对于 demo 来说非常友好，把英文改成中文，标签改成分词问题中的 “BEMS” 就可以跑起来了。 # Make up some training data
training_data =
中文实体提取的递归神经网络pytorch
命名实体识别作为序列标注类的典型任务，其使用场景特别广泛。本项目基于PyTorch搭建BiLSTM+CRF模型，实现中文命名识别任务，代码已提交至Github（ GitHub： https://github.com/a2king/ChineseNER_BiLSTM ）。模型该模型是具有CRF层的双区域LSTM神经网络。汉字序列被投影到密集
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2023-10-29 08:56:43
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Bert+LSTM+CRF命名实体识别从0开始解析源代码。理解原代码的逻辑，具体了解为什么使用预训练的bert，bert有什么作用，网络的搭建是怎么样的，训练过程是怎么训练的，输出是什么调试运行源代码NER目标NER是named entity recognized的简写，对人名、地名、机构名、日期时间、专有名词等进行识别。结果输出标注方法采用细粒度标注，就是对于每一个词都给一个标签，其中连续的词可
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2024-08-07 17:03:42
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个人环境：win10Package：Python 3.8.12 torch &nbs
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2023-11-30 22:25:01
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这份代码来自于苏剑林 # -*- coding:utf-8 -*-
from keras.layers import Layer
import keras.backend as K
class CRF(Layer):
"""纯Keras实现CRF层
CRF层本质上是一个带训练参数的loss计算层，因此CRF层只用来训练模型，
而预测则需要另外建立模型，但是
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2023-09-08 18:17:51
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1.LSTM+CRF概述对于命名实体识别来讲，目前比较流行的方法是基于神经网络，例如，论文[1]提出了基于BiLSTM-CRF的命名实体识别模型，该模型采用word embedding和character embedding（在英文中，word embedding对应于单词嵌入式表达，character embedding对应于字母嵌入式表达；在中文中，word embedding对应于词嵌入式表
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2023-07-26 22:19:34
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本文是学习使用Huggingface的Transformers库的简单实践，我们简单的梳理一下模型的结构，以及具体的程序结构。我用的是Pytorch，虽然代码比较简单，但还是附上地址：https://github.com/zuochao912/Bert_CRF。1、任务目标本文的任务目标在于利用预训练的语言模型，辅助下游的英语的平坦命名实体识别任务。2、模型结构主要包括四大模块：tokenizer
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2024-01-16 17:29:16
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2020/3/10更新一点：增加了CVPR2020的华为诺亚方舟实验室的一款轻量型网络GhostNet: More Features from Cheap Operations之前沿着这样的路线：AlexNet,VGG,GoogLeNet v1,ResNet,DenseNet把主要的经典的分类网络的paper看完了，主要是人们发现很深的网络很难train，知道之后出现的Batch Normaliz
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2024-01-28 05:32:40
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?crf可谓是NER任务小能手了，所以搞NER就得玩玩crf。⭐torch官方tutorials部分提供的crf链接：点击进入， 该链接里是结合了bi-lstm和crf的代码教程（适合学习CRF原理），不过我看了下这只支持CPU的。⭐我使用的是pytorch-crf库，该crf可支持GPU加速处理（即支持批处理的数据）。 pytorch-crf文档链接：点击进入。 不过文档里的讲解较少，有些
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2023-07-26 22:21:40
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条件随机场是一种无向图模型，且相对于深度网络有非常多的优势，因此现在很多研究者结合条件随机场(CRF)与深度网络获得更鲁棒和可解释的模型。本文结合 PyTorch 从基本的概率定义到模型实现直观地介绍了 CRF 的基本概念，有助于读者进一步理解完整理论。假设我们有两个相同的骰子，但是其中的一个是公平的，每个点数出现的概率相同；另一个骰子则被做了手脚，数字 6 出现的概率为 80%，而数字 1-5
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2023-12-07 07:41:36
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理论部分 有空再写..全部实现实践代码 环境： pytorch 1.3.1; sklearn;tqdm 训练语料：链接：https://pan.baidu.com/s/1Pa42E2q9fZ2zXLJ7vLvx8g&
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2023-12-09 11:41:53
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# 使用CRF和PyTorch进行图像分割
在计算机视觉领域，图像分割是一个重要的任务，旨在将图像划分为不同的区域或对象。在许多情况下，条件随机场（CRF）被用作后处理步骤，以提高分割结果的精度。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的图像分割模型，并结合CRF来优化分割结果。
## 图像分割与CRF
图像分割的核心思想是将图像中的每一个像素分类到特定的标签。传统的深度学习模型如卷积神
原创
2024-08-27 06:59:19
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在使用深度学习框架中的`PyTorch`时，`Dense层`（全连接层）是构建神经网络的重要组成部分。下面将详细介绍“pytorch dense层如何使用”的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化的过程中，帮助大家快速上手这一层。
## 问题背景
在构建深度学习模型时，用户往往需要对输入数据进行线性变换，并通过激活函数引入非线性。`Dense层`正是实现这一功能的主要工具
目录前言一、config.py二、datalist.py1.引入库三.model.py四、utils.py五、train.py六、总结 前言之前发了一个shufflenet的鸟群分类算法，以fintune的方法来做，效果只有56%，太差了，所以我换了一个模型，又加入了一些微调手段来提神效果，现在把代码分享出来，供各位看官指正，希望能让我的分类结果进一步提升从这里可以看出，我使用的vision t
作者也在github上公开了matlab源码。源码中的核心逻辑比较简单，主要包括8个卷积，一个求min()函数找到最小值索引和一个根据索引取值这三大块。可以发现，这三个函数都可以在目前的深度学习框架中找到，从而我们能够利用现有的深度学习框架，快速的对该代码进行加速。本文使用pytorch快速重现了SWF，从而使得该函数的速度以较低的成本得到较快的提升，并有利于将该功能集成到现有项目中。代码重现逻辑
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2023-12-13 13:09:33
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# PyTorch安装CRF的完整指南
在深度学习和自然语言处理的领域，条件随机场（CRF）是一种强大的序列建模工具，能够有效地处理标记和分割任务。在这里，我们将逐步介绍如何在PyTorch中安装CRF库。以下是整个流程的概述：
## 安装流程概览
以下是安装PyTorch CRF的详细步骤，包含了每一步的主要目标和操作：
```markdown
| 步骤编号 | 操作
有很多小伙伴们用迁移学习在Cifar100数据库上训练ResNet时候，其识别率非常低，有的20%多，有的60%多，为什么有那么低的识别率呢？主要是训练策略问题，下面我们以ResNet34为例来测试Cifar100，看看最后的识别率能达到多少。顺便说一下ResNet的命名，比如ResNet34包括33个Conv2d和1个fc层（fc层就是该网络的输出特征层），共34个可以学习的层，其它的层不具备学
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2024-02-05 00:52:35
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