一、lstm 这个链接讲lstm，非常详细！https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21 Sigmoid 层输出 0 到 1 之间的数值，描述每个部分有多少量可以通过。0 代
原理PNN，全称为Product-based Neural Network，认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种product layer的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构，如下图：按照论文的思路，我们也从上往下来看这个网络结构：
输出层
输出层很简单，将上一层的网络输出通过一个全链接层，经过sigmoid函数转
系列前言 參考文献： RNNLM - Recurrent Neural Network Language Modeling Toolkit(点此阅读)Recurrent neural network based language model(点此阅读)EXTENSIONS OF RECURRENT
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2017-06-06 11:33:00
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目录1. 使用Numpy实现SRN 2. 在1的基础上，增加激活函数tanh 3. 分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN5. 实现“Character-Level Language Models”源代码（必做）7. “编码器-解码器”的简单实现（必做）简单循环网络 （ Simple Recurrent Network ，
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2024-04-03 09:41:57
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Recurrent Neural Network相比于一般的神经网络，比如MLP(Full-connection Neural Network),RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，它能处理序列变化的数据。比如一个单词在上下文中的会有的不同含义。它能很好地处理这类问题。RNN简介
Naive RNN
x为当前的输入状态h为接收的上一节点的输入数据y为当前节点状
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2024-04-15 15:01:09
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探索更快的循环神经网络语言模型（Faster RNNLM）：HS/NCE 工具包项目地址:https://gitcode.com/yandex/faster-rnnlm在这个开源项目中，我们的目标是创建一个能够处理大数据集（数十亿个单词）和大规模词汇表（数十万个词）的循环神经网络语言模型（RNNLM）实现。它特别强调在实际的自动语音识别（ASR）和机器翻译（MT）问题中的应用。项目技术分析该项目支
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2024-08-05 09:24:41
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目录RNN为什么会出现RNNRNN模型架构多输入单输出单输入多输出多输入多输出梯度消失和梯度爆炸LSTM为什么会出现LSTM呢？LSTM模型结构本文介绍RNN模型和LSTM模型。RNN为什么会出现RNN在传统的深度神经网络模型中，我们的输入信息是没有顺序的，比如，NLP领域中，我们输入单词经常使用embedding，将词汇映射为词向量，然后输入到神经网络。但是这种输入方式会有一些问题，比如，"我
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2023-07-30 23:43:27
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RNNLM，鉴于RNN天生的结构就存在有长期依赖，特别适合于序列的数据，解决了NNLM的不能获得长期依赖的问题（窗口固定导致），RNNLM还能通过BiRNN获得任意上下文的依赖。下面我们学习。本文仅仅学习理论知识，操作实践留给后面的博文。一：RNNLM是一个根据上下文，预测下一个词语概率的模型。这个模型更加
原创
2022-12-14 16:25:15
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本文的起源来自最近一个让我非常不爽的事。我最近在改一个开源RNN工具包currennt（http://sourceforge.net/projects/currennt/），想用它实现RNNLM功能。currennt使用了大量的面向对象的编程技巧，可以使用GPU，向量运算使用了thrust库（https://code.google.com/p/thrust/）。RNNLM（http://rnnlm
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2023-08-22 19:33:26
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本文的起源来自最近一个让我非常不爽的事。我最近在改一个开源RNN工具包currennt（http://sourceforge.net/projects/currennt/），想用它实现RNNLM功能。currennt使用了大量的面向对象的编程技巧，可以使用GPU，向量运算使用了thrust库（https://code.google.com/p/thrust/）。RNNLM（http://rnnlm
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2023-07-17 23:26:09
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RNNLM基于RNN的语言模型称为RNNLM(Language Model)。Embedding 层：将单词ID转化为单词的分布式表示（单词向量）。RNN层：向下一层(上方)输出隐藏状态，同时也向下一时刻的RNN层(右边)输出隐藏状态。对于“you say goodbye and i say hello.”如果模型学习顺利。输入的数据是单词ID列表，输入单词ID为0的you，Softmax层输出的
基于循环神经网络的语言模型：RNNLM
RNNLM首次提出是在《Recurrent neural network based language model》这篇非常重要的神经网络语言模型论文种,发表于2010年。这篇论文的主要贡献是:首次提出并实现了一种基于循环神经网络(Recurrent Neural Network)的语言模型,简称RNN语言模型。通过在隐藏层引入循环连接来捕
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2023-10-09 14:58:14
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文章目录0、结构1、语言模型基础1.1、概念1.2、缺陷1.3、K-Gram语言模型1.4、评价指标：困惑度2、NNLM与RNNLM模型2.1、NNLM2.1.1、结构2.1.2、损失函数2.1.3、存在问题2.2、RNNLM3、Word2Vec模型3.1、模型结构3.1.1、skip-gram3.1.2、CBOW3.2、优化技术3.2.1、hierarchical softmax3.2.2、负
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2024-09-12 07:40:55
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Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space1 Previous Model Architectures1.1 Feedforward Neural Net Language Model(NNLM)1.2 Recurrent Neural Net Language Model(RNNLM)2 New Log-linear
```python
# region 加载库,基础参数配置
# 运行前下载数据集
# wget http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz
# tar xvf simple-examples.tgz
# 下载PTB，借助reader读取数据内容，将单词转为唯一的数字编码
# git clone https://github
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2024-06-18 08:10:07
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1. 聊天机器人
自己动手做聊天机器人
聊天机器人资料汇总（52ml）
2. morph face（Python）
morphing_faces
3. 变脸（swap face）
FaceSwap
4. C/C++ 实现（不借助任何库和框架）
RNNLM Toolkit Mikolov Tomáš 大神
5. numexpr
Numexpr: Fast numerical expre
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2016-10-24 17:54:00
413阅读
1. 聊天机器人
自己动手做聊天机器人聊天机器人资料汇总（52ml）
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RNNLM ToolkitMikolov Tomáš 大神
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Numexpr: Fast numerical expression eva
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2016-10-24 17:54:00
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2.1、背景介绍word2vec 是Google 2013年提出的用于计算词向量的工具，在论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space中，作者提出了Word2vec计算工具，并通过对比NNLM、RNNLM语言模型验证了word2vec的有效性。word2vec工具中包含两种模型：CBOW和skip-gram。论文中介绍
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2024-04-11 19:48:04
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最近使用Pytorch，搭建了一个RNNLM，目的是为了利用词典中的每个词的One-Hot编码（高维的稀疏向量），来生成 Dense Vectors。这篇文章不讲解RNN原理以及为什么使用RNN语言模型，只是对pytorch中的代码使用进行讲解。 目前Pytorch的资料还比较少，我主要还是通过学习Pytorch文档+使用Pytorch官方论坛的形式来入门Pytorch 全部代码如下：import
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2024-08-03 16:17:50
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1. 背景word2vec 是Google 2013年提出的用于计算词向量的工具，在论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space中，作者提出了Word2vec计算工具，并通过对比NNLM、RNNLM语言模型验证了word2vec的有效性。word2vec工具中包含两种模型：CBOW和skip-gram。论文中介绍的比较
