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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一、RNN模型简介1定义 Rnn， recurrent neural network，循环神经网络，一般以序列数据(比如，一句话，一段录音)为输入， 通过网络内部的结构有效捕捉 序列之间的关系特征，一般也是以序列系列形式输出。2 网络结构一般是单层神经网络结构，Rnn的循环机制,使得模型也从上一时间步产生的结果 h(t-1)，能够作为当下时间步输入的一部分。也
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2024-03-15 11:46:46
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1.概念：RNN又名循环神经网络，是一类处理序列数据的神经网络，这个序列数据不只包括时间序列，还有文字序列等，即序列数据中后面的数据与前面的数据有关系2.结构：如上图所示，左边为RNN折叠图，右边为展开图。与基础的神经网络相比，RNN的不同之处在于在隐层之间的神经元之间也建立了权连接，随着序列的不断推进，隐层的前部将会通过W权连接影响到后部。3.特点（1）能够处理序列化数据，隐层神经元之间也有权连
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2024-03-26 10:56:52
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一、写在前面书接上回，本文开始讲解LSTM的基础内容，同时讲解使用Keras实现LSTM的关键代码以及完整实现。同样是参考李沐大佬和王树森教授的相关课程内容。目录一、写在前面二、引言三、LSTM基础知识四、核心代码详解五、完整代码实现六、总结七、参考文献二、引言Long short-term memory LSTM是一种RNN模型，是对Simple RNN的改进，LSTM可以避免梯度消失的问题,可
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2024-09-03 21:11:59
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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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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
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
目录 简介 模型结构 前向传播过程 反向传播BPTT 算法推导 算法实现一 简介RNN 是一种时序链特征的循环神经网络。主要应用于：① 自然语言处理(NLP): 主要有视频处理, 文本生成, 语言模型, 图像处理② 机器翻译,
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2024-03-13 20:14:20
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MaAsLin2是下一代MaAsLin（与线性模型的微生物组多变量关联），用于有效确定临床数据和微生物组学特征之间的多变量关联。 MaAsLin2依靠通用线性模型来适应大多数现代流行病学研究设计，包括横断面研究和纵向研究，以及各种过滤，归一化和变换方法。该统计方法可以使用命令行或者R实现。目录命令行实现R实现准备数据输出文件例子all_results.tsvsignificant_results.
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2023-12-12 12:58:38
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深入浅出讲解语言模型1、什么是语言模型呢？简单地说，语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否是人话的概率？那么如何计算一个句子的概率呢？给定句子（词语序列）它的概率可以表示为：可是这样的方法存在两个致命的缺陷：參数空间过大：条件概率P(wn|w1,w2,..,wn-1)的可能性太多，无法估算，不可能有用；数据稀疏严重：对于非常多词对的组合，在语料库中都没有出现，依据最大似然估
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2024-04-24 16:36:56
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参考资料A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning （2015年的一篇综述性文章）Long Short-Term Memory in RNN （Felix Alexander Gers大牛的博士论文）Supervised sequence labelling with recurrent neural n
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2024-04-02 08:05:05
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最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下：-RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks)-LSTM：长短时记忆网络（Long Short-Term Memory）在看这篇文章之前，如果之前没有接触过-神经网络，请先阅读-神经网络调优RNNs的目的使用来处理序列数据。其在自然语言中贡献巨大，中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别
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2024-04-22 21:55:10
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RNN是一个很有意思的模型。早在20年前就有学者发现了它强大的时序记忆能力，另外学术界以证实RNN模型属于Turning-Complete，即理论上可以模拟任何函数。但实际运作上，一开始由于vanishing and exploiting gradient问题导致BPTT算法学习不了长期记忆。虽然之后有了LSTM（长短记忆）模型对普通RNN模型的修改，但是训练上还是公认的比较困难。在Tensorf
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2024-07-05 22:57:33
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一、状态和模型在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据（独立同分布数据），所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的，如语言翻译，自动文本生成。它们是一个序列问题，包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络，RNN的结构图如下所示： 序列样本一般分为：一对多(生成图片描述)，多对一（视频解说，文本归类），多对多（语言翻译）。RNN不仅能够处
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2024-04-03 12:01:12
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1 什么是语言模型：语言模型其实就是看一句话是不是正常人说出来的（判断自然语言上下文相关的特性）。在很多NLP任务中都会用到，比如机器翻译、语音识别得到若干候选之后。语言模型形式化的描述就是给定一个字符串，看它是自然语言的概率 P(w1,w2,…,wt)。W依次表示这句话中的各个词。有个很简单的推论常用的语言模型都是在近似地求 比如 n-gram 模型就是用 P(wt
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2024-02-22 21:24:43
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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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预训练模型助力NLP自然语言处理（NLP），目的是使得计算机具备人类的听、说、读、写、译、问、答、搜索、摘要、对话和聊天等能力，并可利用知识和常识进行推理和决策，并支持客服、诊断、法律、教学等场景。自然语言理解，被认为是AI皇冠上的明珠。一旦有突破，则会大幅度推动AI在很多重要场景落地。过去这五年，对自然语言是一个难忘的五年，它的一个标志就是神经网络全面引入到了自然语言理解。从大规模的语言数据到强
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2024-08-12 18:47:58
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