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 ...
语言模型告诉你特定句子出现的概率是多少。 为了建立一个好的RNN模型,需要包括很大语料库的训练集。 将每个单词都转成one hot向量,包括结尾标记和标点符号 未见单词,作为输入。 第一个时间步的输入是零向量,做一个sorftmax,输出字典里所有单词的概率。以后每一步的输入为一个单词one hot,输出下一个单词的概率。对所有输出交叉熵求和,再反向传播。 将输出相乘得到整个句子的概率。 新序列 ...
2019-08-29 20:29 0 479 推荐指数:
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基于LSTM语言模型的文本生成 目录 基于LSTM语言模型的文本生成 1. 文本生成 1.1 基于语言模型的文本生成 1.2 使用深度学习方法的文本生成 1.3 Sampling问题 ...
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参考: https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 语言模型本质上是在回答一个 ...
前一篇文章 用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门 介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子。现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法。现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型。 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层 ...
论文通过实现RNN来完成了文本分类。 论文地址:88888888 模型结构图: 原理自行参考论文,code and comment(https://github.com/graykode/nlp-tutorial): LSTM ...
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 ...
说到自然语言,我就会想到朴素贝叶斯,贝叶斯核心就是条件概率,而且大多数自然语言处理的思想也就是条件概率。 所以我用预测一个句子出现的概率为例,阐述一下自然语言处理的思想。 统计语言模型-概率 句子,就是单词的序列,句子出现的概率就是这个序列出现的概率 可以想象上面这个式子计算量 ...