1.Recursive Nerual Networks能够更好地体现每个词与词之间语法上的联系这里我们选取的损失函数仍然是交叉熵函数 2.整个网络的结构如下图所示: 每个参数的更新时的梯队值如何计算,稍后再给大家计算相应的数学公式 这里先列出节点的合并规则 1.即假设将一句话中的词先两个合并,并通过神经网络计算出合并后的得分情况 2.然后找出合并后得分最高的两个词进行真正的合并,得到新的节点,其余节点不合并 3.将得到的新节点加入到下一轮两两合并的计算过程中,直至得到最终节点 下面是计算的代码:…

1.Recursive Nerual Networks能够更好地体现每个词与词之间语法上的联系这里我们选取的损失函数仍然是交叉熵函数 2.整个网络的结构如下图所示: 每个参数的更新时的梯队值如何计算,稍后再给大家计算相应的数学公式 这里先列出节点的合并规则 1.即假设将一句话中的词先两个合并,并通过神经网络计算出合并后的得分情况 2.然后找出合并后得分最高的两个词进行真正的合并,得到新的节点,其余节点不合并 3.将得到的新节点加入到下一轮两两合并的计算过程中,直至得到最终节点 下面是计算的代码:…

  今天将的还是cs224d 的problem set2 的第三部分习题, 原来国外大学的系统难度真的如此之大,相比之下还是默默地再天朝继续搬砖吧 下面讲述一下RNN语言建模的数学公式: 给出一串连续的词x1,x2...xt关于预测其后面紧跟的词xt+1的建模方式是: vj是词库中的某个词.实现一个循环神经网络,此网络利用隐层中的反馈信息对"历史记录"x1,x2...xt进行建模: $h^{(0)}=h_{0}\epsilon R^{D_{h}}$是隐藏层的初始化向量 $x^{(t)}…

Hi Dear Today we will use tensorflow to implement the softmax regression and linear classifier algorithm. not using the library of tensorflow (like tf.nn.softmax), but using tensorflow simple function to implement the softmax. The whole structure of…

神经网络在命名实体识别中的应用 所有的这些包括之前的两篇都可以通过tensorflow 模型的托管部署到 google cloud 上面,发布成restful接口,从而与任何的ERP,CRM系统集成. 天呀,这就是赤果果的钱呀.好血腥.感觉tensorflow的革命性意义就是能够将学校学到的各种数学算法成功地与各种系统结合起来. 实现了matlab一直不能与其他系统结合的功能,并且提供GPU并行计算的功能,简直屌爆了 理论上来讲像啥 运输问题,规划问题,极值问题.都可以通过tensorflow来…

使用在上一篇博客中训练好的wordvector 在这一节进行情感分析. 因为在上一节中得到的是一个词就是一个向量 所以一句话便是一个矩阵,矩阵的每一列表示一个词向量 情感分析的前提是已知一句话是 (超级消极,比较消极,中立,积极,非常积极)中的一类作为训练集分别用(0,1,2,3,4)进行表示 然后通过对每一句话的矩阵按列求均值,便得到一个维数固定的向量,用这个向量作为该句话的特征向量 然后将这个向量和该句话对应的label输入softmax层进行softmax回归计算. 最后训练得到的模型便是…

''' Created on 2017年9月13日 @author: weizhen ''' import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 首先上来的是最简单的sigmoid激励函数, 至于为什么选他做激励函数, 1.因为这个函数能将定义域为(-inf,+inf)的值映射到(0,1)区间,便于计算(能够消除量纲的影响) 2.这个函数的变化曲线不是特变陡峭,每一点处都可导 3.这个函数的导数为y(1-y),即用他原来的…

声明: 这是转载自LICSTAR博士的牛文,原文载于此:http://licstar.net/archives/328 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目…

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以…

0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词. 举个栗子, “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 …