統計語言模型與LSTM
說到自然語言，我就會想到朴素貝葉斯，貝葉斯核心就是條件概率，而且大多數自然語言處理的思想也就是條件概率。 所以我用預測一個句子出現的概率為例，闡述一下自然語言處理的思想。 統計語言模型-概率 句子，就是單詞的序列，句子出現的概率就是這個序列出現的概率 可以想象上面這個式子計算量 ...
原文：RNN LSTM語言模型
. 語言模型 . RNN LSTM語言模型 梯度權重 one to one ： 圖像分類 one to many：圖片描述 many to one：文本情感分析 分類 many to many N vs M ：Seq Seq 機器翻譯 many to many N vs N ：字符預測 視頻分類 按幀 根據上下文，精確度更高，計算量更大 . LSTM 門 ...
2020-02-23 11:55 0 822 推薦指數：
相關推薦
pytorch --Rnn語言模型(LSTM，BiLSTM) -- 《Recurrent neural network based language model》
論文通過實現RNN來完成了文本分類。 論文地址：88888888 模型結構圖： 原理自行參考論文，code and comment（https://github.com/graykode/nlp-tutorial）: LSTM ...
CSC321 神經網絡語言模型 RNN-LSTM
的線性隱層的降維作用(減少訓練參數) 這是一個最初版的神經網絡語言模型 選取 ...
RNN語言模型和序列生成
語言模型告訴你特定句子出現的概率是多少。 為了建立一個好的RNN模型，需要包括很大語料庫的訓練集。 將每個單詞都轉成one-hot向量，包括結尾標記和標點符號、未見單詞，作為輸入。 第一個時間步的輸入是零向量，做一個sorftmax，輸出字典里所有單詞的概率。以后每一步的輸入 ...
基於LSTM語言模型的文本生成
基於LSTM語言模型的文本生成 目錄 基於LSTM語言模型的文本生成 1. 文本生成 1.1 基於語言模型的文本生成 1.2 使用深度學習方法的文本生成 1.3 Sampling問題 ...
語言模型系列（一）——AWD-LSTM
之間的位置關系，從目前的技術來看，RNN系的模型在語言模型任務上的表現要優於transformer，主要 ...
學習筆記TF035:實現基於LSTM語言模型
神經結構進步、GPU深度學習訓練效率突破。RNN，時間序列數據有效，每個神經元通過內部組件保存輸入信息。 卷積神經網絡，圖像分類，無法對視頻每幀圖像發生事情關聯分析，無法利用前幀圖像信息。RNN最大特點，神經元某些輸出作為輸入再次傳輸到神經元，可以利用之前信息。 xt是RNN輸入，A是RNN ...
RNN和LSTM模型詳解
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 ...