http://stackoverflow.com/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-do embedding_lookup function retrieves rows of the params tensor. The behavior is similar to using indexing with arrays in numpy. E.g.: matrix = np.random.random([1

https://blog.csdn.net/chuchus/article/details/78386059 词汇是语料库的基本元素, 所以, 使用embedding layer来学习词嵌入, 将一个词映射成为固定维度的稠密向量. 有了这一步, 才能构造矩阵, 实现神经网络的前向传播. 如何使用? 从头训练 就像word2vec一样, 这一层是可学习的, 用随机数initialize , 通过BP去调整. pre-trained + fine tuning 用其他网络(如 word2vec) 训

1.功能 采用python的gensim模块训练的word2vec模型,然后采用tensorflow读取模型可视化embedding向量 ps:采用C++版本训练的w2v模型,python的gensim模块读不了. 2.python训练word2vec模型代码 import multiprocessing from gensim.models.word2vec import Word2Vec, LineSentence print('开始训练') train_file = "/tmp/train

在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊.比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释.那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因: 1.使用One-hot 方法编码的向量会很高维也很稀疏.假设我们在做自然语言处理(NLP)中遇到了一个包含2000个词的字典,当时用One-hot编码时,每一个词会被一个包含2000个整数的向量来表示,其

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

本帖是前一贴的补充: 使用大数据,了解怎么处理数据不能一次全部加载到内存的情况.如果你内存充足,当我没说 训练好的模型的保存和使用 使用的模型没变,还是简单的feedforward神经网络(update:添加CNN模型) 如果你要运行本帖代码,推荐使用GPU版本或强大的VPS,我使用小笔记本差点等吐血 后续有关于中文的练习<TensorFlow练习13: 制作一个简单的聊天机器人><TensorFlow练习7: 基于RNN生成古诗词><TensorFlow练习18: 根据姓名

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者:u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图

Github上的一个开源项目,文档讲得极清晰 Github - https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 原文- http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ In this post we will implement a model similar to Kim Yoon’s Convolut

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42214716 本文是“基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列”的第五篇,旨在通过一个完整的案例巩固一下前面几篇文章中提到的各类高阶API的使用方法,同时演示一下用tensorflow高阶API构建一个比较复杂的分布式深度学习模型的完整过程. 文本要实现的深度学习模型是阿里巴巴的算法工程师18年刚发表的论文<Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach

http://www.fabwrite.com/deepfm 文章DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction介绍了一种深度学习模型,以实现点击率预估.用 tensorflow 试着写了 DeepFM,见https://github.com/zgw21cn/DeepFM. 1. FNN.PNN.wide&deep等此前几种深度模型 见下图. (1) FNN,见图左边.用 FM 预训练embeddin

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图 简单解释一下这个图,每个word经

from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/ 这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做,但是google了半天,发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了,仅有的几个教程讲的又过于简单.没办法,只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了. 本文研究的代码主体来自官方源码ptb-word-lm.但是,如果你直接运行这个代码,可以看到warning: WA

使用tensorflow时,会发现tf.nn,tf.layers, tf.contrib模块有很多功能是重复的,尤其是卷积操作,在使用的时候,我们可以根据需要现在不同的模块.但有些时候可以一起混用. 下面是对三个模块的简述: (1)tf.nn :提供神经网络相关操作的支持,包括卷积操作(conv).池化操作(pooling).归一化.loss.分类操作.embedding.RNN.Evaluation. (2)tf.layers:主要提供的高层的神经网络,主要和卷积相关的,个人感觉是对tf.nn

本篇也同步笔者另一博客上(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81530542) 一.概述 在上一篇中,我们介绍了Word2Vec即词向量,对于Word Embeddings即词嵌入有了些基础,同时也阐述了Word2Vec算法的两个常见模型 :Skip-Gram模型和CBOW模型,本篇会对两种算法做出比较分析并给出其扩展模型-GloVe模型. 首先,我们将比较下原Skip-gram算法和优化后的新Skip-gram算法情况.对比下S

这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做,但是google了半天,发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了,仅有的几个教程讲的又过于简单.没办法,只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了. 本文研究的代码主体来自官方源码ptb-word-lm.但是,如果你直接运行这个代码,可以看到warning: WARNING:tensorflow:: Using a concatenated state is slower and will soon be deprecated.

代码结构 tf的代码看多了之后就知道其实官方代码的这个结构并不好: graph的构建和训练部分放在了一个文件中,至少也应该分开成model.py和train.py两个文件,model.py中只有一个PTBModel类 graph的构建部分全部放在了PTBModel类的constructor中 恰好看到了一篇专门讲如何构建tensorflow模型代码的blog,值得学习,来重构自己的代码吧. 值得学习的地方 虽说官方给出的代码结构上有点小缺陷,但是毕竟都是大神们写出来的,值得我们学习的地方很多,来

内容来源:Keras 之父讲解 Keras:几行代码就能在分布式环境训练模型 把 Keras API 直接整合入 TensorFlow 项目中,这样能与你的已有工作流无缝结合.至此,Keras 成为了 TensorFlow 内部的一个新模块:tf.keras,它包含完整的 Keras API.用 Keras API 定义模型,用 TensorFlow estimator 和 experiments 在分布式环境训练模型. 我们有一组 10 秒短视频组成的数据集,视频内容是人从事各种活动.一个深度

转自:https://blog.csdn.net/mydear_11000/article/details/52414342 from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/ 这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做,但是google了半天,发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了,仅有的几个教程讲的又过于简单.没办法,只能亲自动手一步步研究官方给出

一.import 包 import os import pandas as pd import csv import time import datetime import numpy as np import tensorflow as tf import re import sys from __future__ import print_function import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm 二.数据处理: 1.问题:将

下面是分类的主函数入口 #! /usr/bin/env python import tensorflow as tf import numpy as np import os import time import datetime import data_helpers from text_cnn import TextCNN from tensorflow.contrib import learn # Parameters # =================================

概述 自然语言是非常复杂多变的,计算机也不认识咱们的语言,那么咱们如何让咱们的计算机学习咱们的语言呢?首先肯定得对咱们的所有文字进行编码吧,那咱们很多小伙伴肯定立马就想出了这还不简单嘛,咱们的计算机不都是ASCII编码的嘛,咱直接拿来用不就好啦?我只能说too young too simple.咱们的计算机只是对咱们的“字母”进行ASCII编码,并没有对咱们的“Word”编码.world应该是咱们处理自然语言的最基本的元素,而不是字母.那么世界上有千千万万的Word,咱们具体怎么表示呢?就算找出