QA系統Match-LSTM代碼研讀 背景 在QA模型中,Match-LSTM是較早提出的,使用Prt-Net邊界模型。本文是對閱讀其實現代碼的總結。主要思路是對照着論文和代碼,對論文中模型的關鍵結構,查看代碼中的具體實現。參考代碼是MurtyShikhar實現的。 模型簡介 模型的輸入 ...
先上模型結構圖, LSTM模型的話,rnn的一種,用法很常見基本上就是用來做序列模型的encoding,有很多的關於LSTM的paper自行谷歌 下面這個模型是我自己試驗出來的,效果還不錯,可以用來做聊天機器人的深度學習訓練,只要有語料庫 用了embedding bidirectional LSTM full connected max pooling 這些方法,也不難 最后還是上一段tensor ...
2017-03-16 15:35 1 1793 推薦指數:
QA系統Match-LSTM代碼研讀 背景 在QA模型中,Match-LSTM是較早提出的,使用Prt-Net邊界模型。本文是對閱讀其實現代碼的總結。主要思路是對照着論文和代碼,對論文中模型的關鍵結構,查看代碼中的具體實現。參考代碼是MurtyShikhar實現的。 模型簡介 模型的輸入 ...
Word Embedding Word Embedding是一種詞的向量表示,比如,對於這樣的“A B A C B F G”的一個序列,也許我們最后能得到:A對應的向量為[0.1 0.6 -0.5],B對應的向量為[-0.2 0.9 0.7]。 之所以希望把每個單詞變成一個向量,目的還是為了 ...
摘自:http://www.voidcn.com/article/p-ntafyhkn-zc.html (二)LSTM模型 1.長短期記憶模型(long-short term memory)是一種特殊的RNN模型,是為了解決RNN模型梯度彌散的問題而提出的;在傳統的RNN中,訓練算法使用 ...
循環神經網絡在網絡中引入了定性循環,使得信號從一個神經元傳遞到下一個神經元並不會馬上消失,而是繼續存活,隱藏層的輸入不僅包括上一層的輸出,還包括上一時刻該隱藏層的輸出。 循環神經網絡的發展有兩個方向:一是增加隱藏層的功能,如simple RNN,GRU,LSTM,CW-RNN;另外一個是雙向 ...
DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度學習模型在計算語義相似度上的應用,希望給讀者帶來幫助。 ...
導語 在NLP領域,語義相似度的計算一直是個難題:搜索場景下Query和Doc的語義相似度、feeds場景下Doc和Doc的語義相似度、機器翻譯場景下A句子和B句子的語義相似度等等。本文通過介紹DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度學習模型在計算語義相似度上的應用,希望給讀者帶來 ...
目錄 RNN 為什么會出現RNN RNN模型架構 多輸入單輸出 單輸入多輸出 多輸入多輸出 梯度消失和梯度爆炸 LSTM 為什么會出現LSTM呢? LSTM模型結構 ...