递归模型的应用场景 在前面的文章中我们看到的多层线性模型能处理的输入数量是固定的,如果一个模型能接收两个输入那么你就不能给它传一个或者三个。而有时候我们需要根据数量不一定的输入来预测输出,例如文本就是数量不一定的输入,“这部片非常好看” 有 7 个字,“这部片很无聊” 有 6 个字,如果我们想 ...
这一篇将会举两个例子说明怎么应用递归模型,包括文本情感分类和预测股价走势。与前几篇不同,这一篇使用的数据是现实存在的数据,我们将可以看到更高级的模型和手法 。 例子 文本感情分类 文本感情分类是一个典型的例子,简单的来说就是给出一段话,判断这段话是正面还是负面的,例如淘宝或者京东上对商品的评价,豆瓣上对电影的评价,更高级的情感分类还能对文本中的感情进行细分。因为涉及到自然语言,文本感情分类也属于自 ...
2020-06-18 17:12 1 1375 推荐指数:
递归模型的应用场景 在前面的文章中我们看到的多层线性模型能处理的输入数量是固定的,如果一个模型能接收两个输入那么你就不能给它传一个或者三个。而有时候我们需要根据数量不一定的输入来预测输出,例如文本就是数量不一定的输入,“这部片非常好看” 有 7 个字,“这部片很无聊” 有 6 个字,如果我们想 ...
这一篇将会介绍什么是双向递归模型和如何使用双向递归模型实现根据上下文补全句子中的单词。 双向递归模型 到这里为止我们看到的例子都是按原有顺序把输入传给递归模型的,例如传递第一天股价会返回根据第一天股价预测的涨跌,再传递第二天股价会返回根据第一天股价和第二天股价预测的涨跌,以此类推,这样的模型 ...
前段时间因为店铺不能开门,我花了一些空余时间看了很多机器学习相关的资料,我发现目前的机器学习入门大多要不门槛比较高,要不过于着重使用而忽视基础原理,所以我决定开一个新的系列针对程序员讲讲机器学习。这个系列会从机器学习的基础原理开始一直讲到如何应用,看懂这个系列需要一定的编程知识(主要会使 ...
在之前的文章中我训练模型都是使用的 CPU,因为家中黄脸婆不允许我浪费钱买电脑😭。终于的,附近一个废品回收站的朋友转让给我一台破烂旧电脑,所以我现在可以体验使用 GPU 训练模型了🥳。 显卡要求 pytorch, tensorflow 等主流的框架的 GPU 支持都基于 CUDA 框架 ...
来源于 https://www.cnblogs.com/zkweb/p/12674473.html pytorch 简介 pytorch 是目前世界上最流行的两个机器学习框架的其中之一,与 tensoflow 并峙双雄。它提供了很多方便的功能,例如根据损失自动微分计算应该怎样调整参数 ...
pytorch 简介 pytorch 是目前世界上最流行的两个机器学习框架的其中之一,与 tensoflow 并峙双雄。它提供了很多方便的功能,例如根据损失自动微分计算应该怎样调整参数,提供了一系列的数学函数封装,还提供了一系列现成的模型,以及把模型组合起来进行训练的框架。pytorch 的前身 ...
操蛋的整改终于完了么,以后应该能看到比较干净的评论了吧🤒 这篇将会介绍人脸识别模型的实现,以及如何结合前几篇文章的模型来识别图片上的人,最终效果如下: 实现人脸识别的方法 你可能会想起第八篇文章介绍如何识别图片上物体类型的 CNN 模型,那么人脸是否也能用同样的方法识别呢?例如有 ...