NNLM Neural Network Language Model 神经网络语言模型对理解word vec模型有很大的帮助, 包括对后期理解CNN,LSTM进行文本分析时有很大的帮助. 模型训练数据 是一组词序列w wT,wt V。其中 V 是所有单词的集合 即训练预料中的词构成的词典 , 词向量把n gram的离散空间转换为连续空间. 概率函数 f w t ,w t ,...,w t n , ...
2016-09-01 16:44 0 1883 推荐指数：
论文地址：http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/Publications/lm_jmlr.pdf 论文给出了NNLM的框架图： 针对论文，实现代码如下（https://github.com/graykode/nlp-tutorial）： ...
自然语言处理和图像处理不同，作为人类抽象出来的高级表达形式，它和图像、声音不同，图像和声音十分直觉，比如图像的像素的颜色表达可以直接量化成数字输入到神经网络中，当然如果是经过压缩的格式jpeg等必须还要经过一个解码的过程才能变成像素的高阶矩阵的形式，而自然语言则不同，自然语言和数字之间没有那么直接 ...
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 ...
BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的，Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 《Learning representations ...
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...
神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法，下图是反向传播算法流程图： 从上图可知，反向传播算法实现了一个迭代的过程，在每次迭代的开始，先需要选取一小部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后这一个batch会通过前 ...
自己搭建神经网络时，一般都采用已有的网络模型，在其基础上进行修改。从2012年的AlexNet出现，如今已经出现许多优秀的网络模型，如下图所示。 主要有三个发展方向： Deeper：网络层数更深，代表网络VggNet Module： 采用模块化的网络结构（Inception ...
代码 KBGAT 模型 图注意力网络（GAT） ...
