1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的一个重要任务是语言模型，它用于预测给定上下文的下一个词。传统的语言模型，如基于 n 元语法的语言模型，使用词嵌入(word embeddings)和上下文词嵌入(context word embeddings)来表示词汇表示。然而，这些方法在处理长距离依赖关系和捕捉上下文信息方面
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2024-08-28 13:34:55
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文章目录序列到序列学习(Seq2Seq)编码器解码器损失函数训练预测预测序列的评估小结 序列到序列学习(Seq2Seq)正如我们在之前中看到的，机器翻译中的输入序列和输出序列都是长度可变的。为了解决这类问题，我们设计了一个通用的”编码器－解码器“架构。本节，我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器，并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq） 类的学习任务
Google最新的语音识别技术，能直接在装置上放置机器学习模型，让语音转文字辨识功能脱机作业，以解决网络限制造成的服务延迟，而且该语音识别模型还能依照用户语音，逐字输入字符，就像是用键盘输入文字的情况一样。从2014年开始，语音转录文字多使用序列到序列的方法，研究人员开始训练单一神经网络，将输入的音频波形，直接映像到输出的句子，这种序列到序列的方法，是将给定一系列音频特征，生成一系列单词或是拼音系
文章目录介绍模型结构InputEncoderDecoderOutput 介绍在Transformer出现之前，NLP领域中RNN（图1）、LSTM（图2）已经取得较好的效果，但是仍有一些缺点，如RNN、LSTM模型的 t 时刻的输出将会作为（t+1）时刻的输入，因此模型很难并行；再如RNN无法建立长期依赖，而LSTM在一定程度上解决长距离依赖，但对于NLP领域还是不够的。表1列出了目前神经网络的
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2024-10-17 08:31:35
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1. 语言模型 2. RNN LSTM语言模型 (梯度权重) （1）one to one ： 图像分类 （2）one to many：图片描述 （3）many to one：文本情感分析、分类 （4）many to many（N vs M）：Seq2Seq（机器翻译） （5）many to many
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2020-02-23 11:55:00
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简介RNN（recurrent neural network ）循环（递归）神经网络主要用来处理序列数据。因为传统的神经网络从输入－隐含层－输出是全连接的，层中的神经元是没有连接的，所以对于输入数据本身具有时序性（例如输入的文本数据，每个单词之间有一定联系）的处理表现并不理想。而RNN每一个输出与前面的输出建立起关联，这样就能够很好的处理序列化的数据。 单纯循环神经网络也面临一些问题，如无法处理随
numpy手写NLP模型（四）———— RNN1. 模型介绍2. 模型2.1 模型的输入2.2 模型的前向传播2.3 模型的反向传播3. 模型的代码实现 1. 模型介绍首先介绍一下RNN，RNN全程为循环神经网络，主要用来解决一些序列化具有顺序的输入的问题。普通的前馈神经网络的输入单一决定输出，输出只由输入决定，比如一个单调函数的拟合，一个x决定一个y，前馈神经网络可以直接拟合出一条曲线并得到不
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2024-03-29 09:23:02
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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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主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模，神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数) 这是一个最初版的神经网络语言模型 选取什么要的loss functio
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2024-06-14 23:10:17
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RNN，LSTM,GRU的结构解析RNN结构及代码什么是RNN模型RNN模型的构造RNN模型代码RNN模型的优缺点LSTM结构及代码什么是LSTM模型LSTM的结构Bi-LSTM的简单介绍GRU结构及代码什么是GRU模型GRU模型的结构GRU使用实例RNN结构及其变体就说完了，有什么问题欢迎留言。 RNN结构及代码什么是RNN模型RNN（Recurrent Neural Network）中文叫做
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2024-03-19 19:03:40
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RNN是非常重要的神经网络结构，直接将数据处理提高了一个维度，在序列数据建模方面效果非常好，广泛应用于语音、视频、文本等领域，本篇将从模型结构上对RNN进行总结。 目录1，RNN的基本结构1.1，单层网络1.2，经典的RNN结构（N vs N）2、RNN变体2.1 N vs 1 模型2.2， 1 vs N 模型2.3、N vs N模型 1，RNN的基本结构RNN结构是从基本的神经网络变换而来的，加
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2024-04-08 20:43:02
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论文： EESEN: END-TO-END SPEECH RECOGNITION USING DEEP RNN MODELS AND WFST-BASED DECODING摘要文本提出了Eesen框架，该框架极大地简化了构建最优ASR系统的流程。声学建模包括使用RNN学习预测上下文无关目标(音素或字符),为了消除预先生成的帧标签的
一、图解RNN神经网络注意点：rnn网络权重矩阵h是自带激活函数的默认tanh参数表如下：二、参考学习过的博客这个文章中的batch_first=true输入的参数是错的，不要看他的代码，他那个hidden_prev 压根自己没搞懂怎么回事。这个博客提供了两种应用及两种RNN连接方式第一种：如，现在要用RNN做房价预测。如果目标是 输入今年1-6月的房价，输出是7-12月的房价，那可以直接将隐含层
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2024-08-13 09:00:29
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1.1 认识RNN模型什么是RNN模型RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.一般单层神经网络结构:RNN单层网络结构:以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构:RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下
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2024-03-16 03:33:07
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RNN模型RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.RNN单层网络结构: 以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构: RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层
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2024-05-22 17:20:01
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本文旨在利用Tensorflow训练一个中文评论情感二分类的循环神经网络,由于分词处理是以字为最小单位的，所以该模型同时也是char-based NLP模型。研究表明，基于字的NLP模型的性能要比基于词的NLP模型好。原因有如下几点：基于词模型的第一个任务就是对句子分词，不同分词工具的分词结果往往不同词是由字组成的，所以词的范围要比字的范围广得多。正因如此，基于词产生的特征向量更为稀疏
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2024-03-18 21:53:16
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一、RNN（循环神经网络） RNN结构
和传统前馈神经网络的不同（思想）：模拟了人阅读文章的顺序，从前到后阅读每一个单词并将信息编码到状态变量中，从而拥有记忆能力，更好的理解之后的文本。即具备对序列顺序刻画的能力，能得到更准确的结果。模型：按时间展开可以看作是一个长度为T(句子长度)的前馈神经网络h,y 的激活函数可以是tanh或者relu： 假设Relu一直处于
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2024-04-05 10:12:50
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长依赖是指：在处理长时间问题的问题时，由于梯度消失造成的较远信息对此时几乎不产生影响，对于一段长文本而言，其中的语言含义可能存在于开头和结尾的两个词上，但是通常的神经网络由于梯度消失问题没办法建立起相应的语义联系。 目前大约有三类机制解决长期依赖的学习问题，分别是门机制、跨尺度连接和特殊初始化。【门机制】代表作
LSTM: Long Short-Term MemoryGRU: Gated R
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2024-03-21 21:19:57
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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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摘要：专栏介绍：PaddleFluid是用来让用户像PyTorch和TensorflowEagerExecution一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。专栏介绍：PaddleFluid是用来让用户像PyTorch和TensorflowEagerExecution一样执行程序。在
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2018-07-05 14:57:33
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