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放弃幻想 全面拥抱 Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较（下篇）
...比较结合 NLP 领域自身的特点，上面几个部分分别介绍了 RNN／CNN／Transformer 各自的特性。从上面的介绍，看上去好像三大特征抽取器在 NLP 领域里各有所长，推想起来要是把它们拉到 NLP 任务竞技场角斗，一定是互有胜负，各擅...
2023-09-17 #经典句子
放弃幻想 全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较
...从 NLP 领域的特征抽取器角度来说，Transformer 会逐步取代 RNN 成为最主流的的特征抽取器。关于特征抽取器方面的判断，上面文章限于篇幅，只是给了一个结论，并未给出具备诱惑力的说明，看过我文章的人都知道我不是一个随...
2023-11-08 #经典句子
...见的两大类模型，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体，在文本分类中有很多应用。RNN模型擅长对整个句子进行建模，捕捉长距离依赖信息。然而研究表明，RNN对整个句子建模有时会成为一种负担，使模型忽略了...
2023-06-01 #经典句子
当莎士比亚遇见Google Flax：教你用字符级语言模型和归递神经网络写“莎士比亚”式句子
...它的灵活性仍然非常好。今天作者将展示递归神经网络（RNNs）在Flax中的一个应用：字符级语言模型。在许多学习任务中，我们不必考虑对先前输入的时间依赖性。但是如果我们没有独立的固定大小的输入和输出向量，该怎么办...
2022-11-14 #经典句子
...这些单词可以是“write”、“drive”等。最近神经网络(如RNNs和LSTMs)的发展使得长句的处理成为可能，大大提高了语言模型的准确性。马可夫链马尔可夫链是最早用于语言生成的算法之一。他们通过使用当前单词来预测句子中的下...
2023-06-01 #经典句子
NLP自然语言处理 Transduction(转导)的迷你教程
...s in Natural Language Processing》 2017年 Another option is to treat the RNN as a transducer, producing an output for each input it reads in. 另一种选择是将 RNN 视为传感器，为其读取的每个输入生成一个输出。他提出了这种用于序列标记和语言建模的模型。...
2023-11-13 #经典句子
用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
...规模文本分类问题最重要的是解决文本表示，再利用CNN/RNN等网络结构自动获取特征表达能力，去掉繁杂的人工特征工程，端到端的解决问题。接下来会分别介绍：2.1 文本的分布式表示：词向量（word embedding）分布式表示（Distribu...
2010-12-14 #经典句子
...TensorFlow框架）中实现的Transformer编码器和递归神经网络（RNN）解码器。在机器翻译中，编码器通常将单词和短语编码为内部表示，然后解码器将其用于生成所需语言的文本。谷歌相关研究人员于2017年首次提出的基于Transformer模型...
2023-05-05 #经典句子
...重现，全连接的前馈网络无法利用这样的特点。编码器 RNN：下采样序列被 RNN 按序处理。在每个时间步中，编码器 RNN 的输入由每个下采样序列的当前样本以及它自己的先前状态组成。然后最终隐藏状态（Final hidden state，上图中...
2015-09-21 #经典句子
...时序信息。DNN 起用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）时，便可以考虑时序信息了。贝叶斯定理（Bayes’ theorem）已被用到两次，宏观的一次是分出了声学模型和语言模型，微观的一次是构造了 HMM 发射概率的判别式求法。2....
2023-11-27 #经典句子
今日 Paper｜自适应次梯度法；多域联合语义框架；无问答对分析；口语系统评价等
...学习与随机优化dropout：防止神经网络过度拟合基于双向RNN-LSTM的多域联合语义框架分析无问答对的大规模语义分析口语系统评价：ATIS领域 自适应次梯度法在线学习与随机优化论文名称：Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and St...
2018-12-09 #经典句子
...题，我们提出使用多对抗训练的诗歌生成递归神经网络（RNN），并通过策略梯度对其进行进一步优化。我们使用两个判别网络来对生成诗歌与给定图像的相关性以及生成诗歌的诗意提供奖励。我们对多模态诗集、单模态诗集以及...
2023-08-26 #经典句子
...）为了解决固定输入长度问题，我们使用递归神经网络（RNNs）。正如我们在N-grams方法中看到的，N-grams方法缺少长期依赖。如果我们使用vanilla-RNNs（https://medium.com/@apiltamang/unmasking-a-vanilla-rnn-what-lies-beneath-912120f7e56c） ，由于RNNs中...
2023-06-30 #经典句子
基于 Tensorflow eager 的文本生成 注意力 图像注释的完整代码
.../generative_examples/text_generation.ipynb）是文本生成，我们使用RNN生成与莎士比亚类似的文本。您可以使用上面的链接在Colaboratory上运行它（或者您也可以从GitHub下载它作为Jupyter笔记本）。代码在笔记本中详细解释。基于莎士比亚的...
2023-10-03 #经典句子
用Python语言模型和LSTM做一个Drake饶舌歌词生成器
...步骤的代码供参考。3.建立模型我们将用循环神经网络（RNN），更具体的说是长短期记忆网络（LSTM），基于前面出现的字符集来预测下一个字符。如果这两个概念都听着陌生的话，我也提供了相关概念的快速复习：RNN快速复习通...
2023-12-24 #经典句子
ICLR论文评分「高台跳水」：领域主席急刹车 评审结果8分变1分
...10 月 31 日，领域主席指出该论文缺少与 transformer 等「non-RNN」语言模型的对比；11 月最后一周，领域主席另指派两位审稿人对该论文展开评审，并着重强调评审过程中不要忘记与 transformer 的对比结果；12 月 2-3 日，另指派的两位...
2023-09-26 #经典句子
...。文本、语音和音乐的情况一样。因此，回归神经网络（RNN）是最佳选择，因为该网络可以记住之前的结果，对文本来说即为之前的单词。目前RNN广泛地用于各处，比如Siri的语音识别（它可以解析声音的顺序，下一个取决于前...
2023-06-05 #经典句子
...）并在每个电极上进行平滑处理。然后，递归神经网络（RNN）将此神经种群时间序列(xt)转换为描述每个字符的可能性和任何新字符开始的可能性的概率时间序列(pt-d)。 RNN有一秒钟的输出延迟（d），它有时间观察完整字符，然后...
2023-08-23 #经典句子
...直接测量每个人的声道运动，Anumanchipalli等人构建了一个RNN来预估这些运动，其训练数据是之前收集的大量声道运动数据和语音录音。这个RNN产生的声道运动估计足以训练第一个解码器。第二个解码步骤将这些估计的动作转换成...
2023-08-21 #经典句子
...码器 - 解码器”结构，然后在编码器端我们一般喜欢用 RNN 或者 CNN，将原文句子编码成一个上下文向量，然后在解码端当中根据上下文向量来生成目标端的句子，这是一个最朴实的一个机器翻译模型。但是翻译模型会有很多问题...
2022-12-21 #经典句子
