单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20] embedding = nn.Embedding(num_e

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or

class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数列表 input_size:x的特征维度 hidden_size:隐藏层的特征维度 num_layers:lstm隐层的层数,默认为1 bias:False则bih=0和bhh=0. 默认为True batch_first:True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature) dropout:除最后一层,每一层的输出都进行dropout,默认为: 0 bidirectional:True则为双向l

RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)是一种具有短期记忆能力的神经网络模型,可以处理任意长度的序列,在自然语言处理中的应用非常广泛,比如机器翻译.文本生成.问答系统.文本分类等. 但由于梯度爆炸或梯度消失,RNN存在长期依赖问题,难以建立长距离的依赖关系,于是引入了门控机制来控制信息的累积速度,包括有选择地加入新信息,并有选择地遗忘之前积累的信息.比较经典的基于门控的RNN有LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元网络). 有关RNN,LSTM和GRU

http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling  双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题.这 sequence labeling属于NLP的经典问题了,开始尝试用HMM,哦不,用CRF做baseline,by the way, 用的CR

所看到的. 首先强调一下,这个结构也是一个解决对照两个句子类似性的通用RNN解决方式,不只能够使用在问答社区.凡是涉及到对照两个句子或者实体关系的场合全然能够套用这个模型来解决.这点希望读者注意. 首先.由于我们面临的问题是对照两个问题Qi和Qj是否语义同样,那么对于RNN来说存在一个神经网络的输入层怎样构造的难题.CNN解决这类问题就比較直观.一般一个输入套上一个CNN来抽取出句子特征.然后再套上MLP神经网络来表达两者之间的关系就可以.RNN表达单个输入句子是非常直观的,可是直接表达两个句子

深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和分类.它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出,然后不断地重复这个过程.后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训练得到网络的权重.RNN比CNN更加彻底的是,CNN通过卷积运算共享权重从而减少计算量,而RNN

http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值. 比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别.这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起.如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的

使用IMDB情绪数据来比较CNN和RNN两种方法,预处理与上节相同 from __future__ import print_function import numpy as np import pandas as pd from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Embedding,LSTM,Bidirect

LSTM和双向LSTM讲解及实践 目录 RNN的长期依赖问题LSTM原理讲解双向LSTM原理讲解Keras实现LSTM和双向LSTM 一.RNN的长期依赖问题 在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题,这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少,但对优化过程影响很大)的问题.对于梯度爆炸是很好解决的,可以使用梯度修剪(Gradient Clipping),即当梯度向量大于某个阈值,缩放梯度向量.但对于梯度消失是很难解决的.所谓的梯度消失或

输入数据格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 输出数据格式:output(seq_len, batch, hidden_size * num_directions)hn(num_layers * num_directions, batch, hidden_si

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 介绍 长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络,最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出,设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题,让记住长期信息成为神经网络的默认行为,而不是需要很大力气才能学会. 目录 RNN的长期依赖问题 LSTM原理讲解 双向LSTM原理讲解 Ker

[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上) 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 0x02 废弃类 2.1 Variable 2.2 Function 0x03 Tensor 3.1 定义 in python 3.2 查找定义 3.2.1 Tensor 3.2.2 _TensorBase 3.3 转换 3.3.1 Python 导入 3.3.2 C++ 导出 & 初始化 3.3.2.1 共享库

[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 TensorImpl 2.1 转嫁 2.2 定义 0x03 自动求导相关类 3.1 AutogradMeta 3.2 DifferentiableViewMeta 3.3 AutogradContext 3.4 Auto Function 0x04 Node 4.1 定义 4.2 重要成员变量 4.2.

[源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 目录 [源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 0x00 摘要 0x01 计算图 1.1 图的相关类 1.2 动态图 1.3 动态展示 0x02 总体分析 0x03 Node 继承体系 3.1 继承体系 3.2 Node 3.3 SubBackward0 3.4 PowBackward0 3.5 MulBackward0 3.6 PermuteBackward 0x04 前向计算 4.1 减法实现

http://spaces.ac.cn/archives/3924/ 关于字标注法 上一篇文章谈到了分词的字标注法.要注意字标注法是很有潜力的,要不然它也不会在公开测试中取得最优的成绩了.在我看来,字标注法有效有两个主要的原因,第一个原因是它将分词问题变成了一个序列标注问题,而且这个标注是对齐的,也就是输入的字跟输出的标签是一一对应的,这在序列标注中是一个比较成熟的问题:第二个原因是这个标注法实际上已经是一个总结语义规律的过程,以4tag标注为为例,我们知道,“李”字是常用的姓氏,一半作为多字词

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之CNN的前向传播和反向梯度推导 中,我们学习了CNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 需要用到的库有tensorflow和numpy,其中tensorflow其实版本>=2.0.0就行 import tensorflow as tf import n

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之vanilla RNN的前向传播和反向梯度推导中,我们学习了vanilla RNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 提醒: 后续会反复出现$\boldsymbol{\delta}^{l}$这个(类)符号,它的定义为$\boldsymbol{\delta}^

源码:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论,以情绪(正面/负面)标记.评论已经过预处理,并编码为词索引(整数)的序列表示.为了方便起见,将词按数据集中出现的频率进行索引,例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词. 这允许快速筛选操作,例如:「只考虑前 10,000 个最常用的

from:http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#recurrent-layers class torch.nn.LSTM( args, * kwargs)[source] 将一个多层的 (LSTM) 应用到输入序列. 对输入序列的每个元素,LSTM的每层都会执行以下计算: $$ \begin{aligned} i_t &= sigmoid(W_{ii}x_t+b_{ii}+W_{hi}h_{