原文链接文章目录 [隐藏]1 准备数据2 将姓名转化为Tensors3 构建神经网络4 检验我们构建的RNN网络5 具体思路：6 准备训练RNN7 训练RNN网络8 绘制训练误差9 手动检验训练的模型10 思考Exercises本文我们构建基于字母层级（粒度是字母而不是单词或者单个的字） 循环神经网络RNN 来姓名进行分类预测。在每一次循环过程中，字母层级的RNN 会
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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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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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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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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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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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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Pytorch学习笔记一、Tensor关系二、Tensor创建方式1、直接法2、依据数值创建1）通过torch.from_numpy 创建张量2）通过torch.zeros创建张量3）通过torch.full创建全1的张量4）通过torch.arange() 创建等差的1维张量5）通过torch.linspace() 创建均分数列张量6）通过torch.eye() 对角矩阵3、依据概率创建1）通
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2023-08-17 14:43:35
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前言本文主要记录学习使用BiLSTM-CRF模型来完成命名实体识别的过程中，对原理和代码的理解。下面会通过推导模型原理，来解释官方示例代码（tutorial）。在学习原理的过程中主要参考了这两篇博客：命名实体识别（NER）：BiLSTM-CRF原理介绍+Pytorch_Tutorial代码解析，其中有不少图能帮助我们更好地理解模型；Bi-LSTM-CRF算法详解-1，这篇里的公式推导比较简单易懂。
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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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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?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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transformers的Trainer中使用CRF0. 关于CRF1. 下载一个pytorch实现的crf模块2. torchcrf的基本使用方法3. 对transformers模块进行修改4. 对torchcrf模块进行修改5. 关于评估 0. 关于CRF条件随机场（CRF）是序列标注任务中常用的模型，其基本作用是给定一个序列的特征，对序列中每一个节点的状态进行预测，既可以单独用于序列标注任
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2024-05-22 12:45:14
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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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# 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
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 =
本章主要总结2个知识点：1）CycleGAN原理；2）CycleGAN在Tensorflow中的实现；一、CycleGAN原理在前两章中，我们主要利用pix2pix.py来训练DCGAN，进行“图像翻译”，在训练DCGAN时，要求训练样本是成对的，比如：image_blur 和 image_clear，但是，在现实世界，这种成对的样本很难寻找，由此，引入了CycleGAN，在对该网络进行训练时，无
