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序列模型sequencemodel文本预处理动手学深度学习v2

AI架构师易筋  AI架构师易筋  2022-11-30  141

关键词：

1. 序列模型 sequence model

2. 代码实现

3. 文本预处理

把文本当做时序序列

4. Q&A

1. RNN 可以认为跟隐马尔科夫假设上建模的。later variable潜变量是不存在， hidden variable隐变量是存在，只是看不到。
1. MLP可以记住了过去数据的模式，然后去用这个模式去画出未来的趋势。如果仅仅是记住数据，泛化性会不好，导致过拟合。
1. 预测波音飞机的零件的坏的概率，有几百个参数。这里的困难点是在，要收集到足够多的负类。否则，都是正类数据，预测出来都是正常的。
1. 分词常见词用的数字越小，内存的使用率最高。信息论证明过。

参考

https://www.bilibili.com/video/BV1L44y1m768/

自然语言处理动手学bert文本分类

自然语言处理动手学Bert文本分类Bert作为目前自然语言处理领域最流行的技术之一，文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一，Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一，三者结合在一起将会产生什么样的花火，本套课... 查看详情

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deeplearning.ai序列模型week3sequencemodels&attentionmechanism

1.基础模型A.Sequencetosequencemodel：机器翻译、语音识别。（1.Sutskeveret.al.,2014.Sequencetosequencelearningwithneuralnetworks. 2.Choet.al.,2014.LearningphraserepresentationsusingRNNencoder-decoderfo 查看详情

动手学pytorch-语言模型(代码片段)

1.语言模型假设序列(w_1,w_2,ldots,w_T)中的每个词是依次生成的，我们有[eginalign*P(w_1,w_2,ldots,w_T)&=prod_t=1^TP(w_tmidw_1,ldots,w_t-1)&=P(w_1)P(w_2midw_1)cdotsP(w_Tmidw_1w_2cdotsw_T-1)endalign*]例如，一段含有4个词的文本序列的概率[P(w_1,w_2,w_3,w_4)=P(... 查看详情

动手学transformer(代码片段)

...ormer使用经典的编码器-解码器框架，编码器接受一个输入序列((x_1,…,x_n))，经过Embedding转化为词向量，和位置编码相加作为Encoder的输入，在一顿操作后输入被映射到(z=(z_1,…,z_n))，Decoder基于(z)在一顿操作后生成输出序列((y_1,…,y... 查看详情

文本预处理

文本预处理文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：读入文本可以直接利用open读入文本分词对每个句子进行分词，也就是将一个句子划... 查看详情

动手学深度学习pytorch版-task02(代码片段)

task0201.文本预处理代码解读importcollectionsimportrewithopen('timemachine.txt','r',encoding='UTF-8')asf:lines=[re.sub('[^a-z]+','',line.strip().lower())forlineinf]print(lines)In[8]:lines[0]Out[8]:'thetimemachine'In[9]:lines[1]Out[9]:''... 查看详情

former是啥时候学的

...le在2017年提出的，它使用了注意力机制，可以更好地处理序列数据，并且可以更快地训练模型。查看详情

深度学习之五：序列模型与词向量

1循环序列模型1.1序列模型的适用范围序列模型是一种用于处理序列数据的模型，它可以用于语音识别，音乐生成，情感分类，机器翻译，命名实体识别等。模型的输出也可能是一个序列。1.2相关的符号约定x<... 查看详情

动手学深度学习17-kaggle竞赛实践小项目房价预测(代码片段)

kaggle竞赛获取和读取数据集数据预处理找出所有数值型的特征，然后标准化处理离散值特征转化为DNArray后续训练训练模型k折交叉验证预测样本，并提交结果kaggle竞赛本节将动手操作实践一个kaggle比赛，房价预测。可以先将未经... 查看详情

动手写序列模型(代码片段)

1defrnn_cell_forward(xt,a_prev,parameters):2"""3根据图2实现RNN单元的单步前向传播45参数：6xt--时间步“t”输入的数据，维度为（n_x,m）7a_prev--时间步“t-1”的隐藏隐藏状态，维度为（n_a,m）8parameters--字典，包含了以下内容... 查看详情

语言模型languagemodels动手学深度学习v2

1.语言模型languagemodels猴子随机打出来莎士比亚的作品，时间大概要多久呢？–宇宙爆炸都打不出来。2.代码实现3.Q&Asequencesample(token是word)，一般32位效果会比较好。要考虑模型的复杂度，和产品综合考虑。参考h... 查看详情

动手学cv-目标检测入门教程4：模型结构(代码片段)

3.4模型结构本文来自开源组织DataWhale🐳CV小组创作的目标检测入门教程。对应开源项目《动手学CV-Pytorch》的第3章的内容，教程中涉及的代码也可以在项目中找到，后续会持续更新更多的优质内容，欢迎⭐️。如... 查看详情

李沐动手学深度学习v2-encoder-decoder编码器和解码器架构(代码片段)

一.encoder-decoder编码器和解码器架构1.介绍机器翻译是序列转换模型的一个核心问题，其输入和输出都是长度可变的序列。为了处理这种类型的输入和输出，可以设计一个包含两个主要组件的架构：第一个组件是一个编... 查看详情

跟李沐导师：动手学深度学习！

...习》这本书由李沐等人主导编写，介绍了深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及在计算机视觉和自然语言处理中的应用。它最大的特色在于，不仅阐述了算法原理，还提供了实际可运行的代码。更令人... 查看详情

序列到序列学习seq2seq束搜索beamsearch动手学深度学习v2

1.序列到序列学习seq2seq2.代码实现3.束搜索beamsearch4.Q&A现在seq2seq都用transformer了。但是过段时间,有可能又会发现可能RNN/LSTM会更好。深度神经网络是一波又一波的。参考https://www.bilibili.com/video/BV16g411L7FG?p=1 查看详情

《动手学深度学习》softmax回归(pytorch版)

softmax-regression1分类问题2softmax回归模型3单样本分类的矢量计算表达式4小批量样本分类的矢量计算表达式5交叉熵损失函数6模型预测及评价小结前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输... 查看详情