从RNN到BERT
一、文本特征编码 1. 标量编码 美国：1 中国：2 印度：3 … 朝鲜：197 标量编码问题：美国 + 中国 = 3 = 印度 2. One-hot编码 美国：[1,0,0,0,…,0]中 ...
原文：RNN，LSTM，BERT
目录 RNN LSTM 计算公式 参数量计算 self attention bert 论文 源码 问题 问题：bert中进行ner为什么没有使用crf 使用DL进行序列标注问题的时候CRF是必备嘛 todo: in action 问题：BERT的初始标准差为什么是 . cnn vs rnn vs self attention RNN结构，双向LSTM，Transformer， BERT对比分析 ...
2021-12-17 18:06 0 1304 推荐指数：
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RNN和LSTM
RNN 中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）和CRF（Conditional ...
RNN和LSTM
一、RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络，用于处理序列数据。 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。即数据之间有联系。 RNN的特点：1，,层间神经元也有连接（主要为隐层 ...
RNN(一)——RNN和LSTM原理
背景 神经网络，卷积神经网络等其他深度学习算法，都有个局限性，各个输入在算法内部是相对独立的。比如：‘星际争霸有意思，我爱玩’这句话，是有上下文关系的。 如果放在其他网络里面，各个分词将会独立处理。但是在rnn里面，可以将上文记忆下来，做为下文的运算基础。 总之：rnn适合用来解决具有上下文 ...
RNN 与 LSTM 的原理详解
原文地址：https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/83657993 RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。 什么是序列呢？序列是一串有顺序的数据，比如某一条数据为 [x1 ...
RNN 与 LSTM 的应用
之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法（ 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） ,LSTM网络（Long Short-Term Memory ）），本文 ...
什么是CNN、RNN、LSTM
. 全连层 每个神经元输入： 每个神经元输出： （通过一个激活函数） 2. RNN（Recurrent Neural Network） 与传统的神经网络不通，RNN与时间有关。 3. LSTM（Long Short-Term Memory ...
LSTM/RNN的应用Case
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