使用Theano有时很痛苦，但却强迫我注意方程中隐藏的微小细节，并全面了解深度学习库的工作原理。 快进几个月：我在斯坦福，我正在使用 Tensorflow。...回想一下，当 Tensorflow 接收批量的单词和数据时，我们需要填充句子以使它们具有相同的长度。...由于我们需要填充单词以使它们具有相同的长度，我们还需要定义2个占位符： # shape = (batch size, max length of sentence, max length of word...这取决于我们如何执行填充，但在这篇文章中我们选择动态地进行填充，即填充批次中的最大长度。 因此，句子长度和字长将取决于批次。 现在，我们可以从字符构建词嵌入。...感谢这个参数，对于无效的步长，dynamic_rnn 传递状态并输出零向量。
在具有 EM 路由的矩阵胶囊中，它们使用了一个胶囊网络，这个网络包含标准的卷积层，以及一层初级胶囊，随后是几层卷积胶囊。在这个版本的胶囊网络中，实例化参数被表示为一个矩阵，这个矩阵被称为姿态矩阵。...这会导致每种胶囊类型具有不同的实例。 ? 在胶囊网络中，每个层中胶囊类型的数量是预先定义好的。在两个相邻层中的每种胶囊类型之间，都有一个变换矩阵。...动态路由与注意力机制 在胶囊网络中，我们使用动态路由来确定从下层到上层的连接，与 transformer 中的情况一样，我们使用自注意力来决定如何处理输入的不同部分以及来自不同部分的信息如何促进表示的更新...与此相反，在 transformer 中，表示被分解成键、查询和值三元组，其中键和查询是用于计算输入不同部分之间相似性的寻址向量，并计算注意力分布，以计算输入的不同部分对彼此的表示的贡献程度。...从广义的概念来看，胶囊网络中的姿态矩阵在 transformer 中扮演着键和查询向量的角色。
标签：自然语言处理 总览 学习如何使用PyTorch实现文本分类 理解文本分类中的关键点 学习使用压缩填充方法 介绍 在我的编程历程中，我总是求助于最先进的架构。...PyTorch带来了很有用的'Packed Padding sequence'，来实现动态循环神经网络。 Padding（填充）是在句子的开头或者结尾填充额外的token的过程。...BucketIterator以需要最小填充量的方式形成批次。 模型架构 现在需要定义模型的架构来解决这个二分类问题。Torch中的nn模块，是一个所有模型的基础模型。...嵌入层的两个重要的参数： num_embeddings：查询表中，单词的的个数； embedding_dim：表示一个单词的向量维度。 LSTM：LSTM是RNN的一个变体，可以学习长的依赖关系。...压缩填充：上文已经讨论过，压缩填充用于动态循环神经网络。如果不采用压缩填充的话，填充后的输入，rnn也会处理padding输入，并返回padded元素的hidden state。
该模型具有非常高的并行性，在提高翻译性能的同时，训练速度也挺快。 让我们把时光倒流几年，回到attention机制真正起源与全部秘密所在。...2.解码端的RNN接收输入，产生输出和新的隐状态向量h4，当前输出会被放弃。 3.注意力步骤：采用编码器的隐状态向量和解码器生成的隐状态向量h4产生内容向量C4。...在“编码器-解码器注意力层”中，查询向量来自上一个解码器层，键向量和值向量由当前编码器输出给定。这允许解码器中的每个位置都能对应到输入序列。...一个少量批处理数据会由多个具有相同数量的特性的示例组成。少量批处理数据可以是多维的矩阵或张量-一个轴表示批次，另一个表示特征维度。批归一化使整个批处理维度的输入特性规范化。...层归一化的主要特点是它能对各特征之间的输入进行规范化。在批归一化中，统计信息是按批次（Batch）进行处理的，对批处理中的每个示例（Instance）都是普适的。
这些索引需要以其他格式表示，让模型可以计算一些有意义的东西。一种更好的表示单词的方法是词嵌入。 词嵌入用N维向量表示每个单词。相似单词具有相似词嵌入，在N维嵌入空间中距离相近。...在每次迭代中，输出一个长度等于编码器隐藏尺寸的编码向量。RNN并行处理批次中的每个样本。...在处理序列的每一步中，RNN的隐藏状态传给接受序列下一项作为输入的RNN的下一次迭代。迭代同时为批次中的每个样本输出一个编码向量。...下面让我们详细讨论下注意力模块加权编码器权重的方式。 注意力 回顾下编码器输出张量，序列维度的每一项保存了RNN输出的向量。注意力模块就批次中的每个样本在序列维度上取这些向量的加权和。...计算出这些权重之后，就批次中的每个样本，对权重和编码器输出应用矩阵乘法，得到整个序列的编码向量的加权和。表示批次中每个样本的编码器输出的矩阵，可以看成编码器张量的一个水平切片。
自注意力机制中使用的是随机掩码，而交叉注意力机制中使用的是未来标记掩码。 此外，也需要注意填充问题。如果在自注意力或交叉注意力中同时使用这两种掩码，那么在掩码softmax计算时需要特别留意它们。...层归一化也是基于均值和方差的归一化方式，但不同之处在于，它是在整个层上计算统计数据，而不是仅在单个批次上。 有关层归一化的讲解视频。 从层归一化的概念中可以了解到，它不受批量大小的影响。...相比之下，批量归一化由于元素之间的依赖关系，使得并行计算更为困难。这里有一段相关讨论。 而且，在批量归一化中，训练时（基于一个批次）和推理时（使用移动平均值）的统计数据计算往往存在差异。...而在自然语言处理（NLP）中，通常在推理时使用较小的批量大小。此外，层归一化能更好地处理NLP文本中可能应用的填充。 PreNorm 和 PostNorm 有什么区别？...阐述多头注意力机制 在注意力机制的应用中，可以把整个嵌入向量拆分成多个部分，然后让每个部分通过不同的矩阵进行处理 —— 这本质上就是多头注意力机制，其中每个“头”代表了这样的一个分割。
在元层次上，这是通过组合两个RNN来克服的，其中第一个RNN将可变尺寸输入映射到固定长度输出，另一个接收固定长度输入并返回可变长度输出。...产生上下文向量的机制是使得RNN对捕获时间结构有用 - 上下文向量是最终时间步之后的RNN的隐藏状态或其一些功能。上述条件概率是使用链式规则计算的。 其中h是上下文向量。...最后，可以使用softmax函数计算上述等式中右边的条件概率，该函数将字符y_ {i-1}，...，y_1的单热编码矢量作为输入，递归层的输出第二RNN和上下文向量。...在下面的代码片段中，output_list 将包含英文单词，input_list 将包含填充的 Morse 电码。 现在，我们构建输入中字符的一个独热编码矢量，使输入数据适合神经网络。...批量大小是在梯度下降算法中通过网络传递的训练集的部分的大小，之后对网络中的权重进行更新。通常批量大小设置为您的计算机内存可以处理的最大值。一个时代是通过使用这些批次的训练数据全面运行。
具有混合密度网络输出层的循环神经网络（MDN-RNN） ? 如果在决策时没有 MDN-RNN 组件，你的驾驶过程看起来可能像这样。 当你驾驶时，视野中出现的每一个观察都不会让你特别惊讶。...这种前瞻性思维就是 RNN 要起到的作用——具体地说就是一个有着 256 个隐藏单元的 LSTM。h 表示隐藏状态的向量。...如果该文件夹中已经存在 weights.h5，并且没有 --new_model 标记，脚本将从这个文件中加载权重再训练已经存在的模型。这样你就可以按批次反复训练 VAE。 VAE 架构设置在 ..../data 中（* 是批次号码） rnn_input_*.npy(存储了级联向量 [z,a]) rnn_output_*.npy（存储了下一时间步的向量 z） 第 7 步：训练 RNN 训练 RNN 只需要...运行命令行： python 04_train_rnn.py --start_batch 0 --max_batch 9 --new_model 这可以在 0~9 每一个批次的数据上训练新的 RNN。
在预处理的时候，我们会将图片缩放裁剪，将句子拼接截断，使他们变为同样的形状大小，然后将集成一个个批次（min-batch），等待批次训练或预测。这些不同的输入到模型中其实运行的是同一个计算图。...这块计算子图在动态构建图的过程中并不会被拆开，而是作为一个整体被适用，比如RNN的Cell或其他用户自己定义的一些固定的操作组合。...右边的语法解析树可以分为三层计算被执行：第一层，将1、3、5通过词向量查表操作，输出3个128维的词向量；第二层，1和3对应的词向量通过RNN Cell输出一个128维的隐含层向量，5对应的词向量直通输出...；第三层，上一层计算的隐含层向量和5对应的词向量通过RNN Cell，输出一个128维的隐含层向量。...将函数f应用到每一个序列的元素，比如将句子中的每一个词转化为词向量； ? ：计算 ? ，比如说展开一个RNN（循环神经网络）； ? ：计算 ?
本文将介绍深度学习算法在自然语言处理中的应用，并探讨其在不同任务中的优势和挑战。...深度学习在自然语言处理中的优势相比传统的基于规则和统计方法的自然语言处理方法，基于深度学习的方法具有以下优势：自动特征学习深度学习模型可以自动学习输入数据的特征表示，无需手动设计特征。...深度学习在自然语言处理中的挑战尽管深度学习在自然语言处理中取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战：数据稀缺性深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，然而在某些领域，如医疗和法律，获得大规模的标注数据是困难的...在一些敏感领域，如医疗诊断和司法判决，模型的解释性和可解释性是非常重要的。多样性和一致性自然语言具有多样性和一致性的特点，同一个概念可以有不同的表达方式。...结论基于深度学习的自然语言处理方法在文本分类、机器翻译、问答系统和文本生成等任务中取得了显著的进展。深度学习模型具有自动特征学习、上下文理解能力和处理大规模数据等优势。
在预处理的时候，我们会将图片缩放裁剪，将句子拼接截断，使他们变为同样的形状大小，然后将集成一个个批次（min-batch），等待批次训练或预测。这些不同的输入到模型中其实运行的是同一个计算图。...这块计算子图在动态构建图的过程中并不会被拆开，而是作为一个整体被适用，比如RNN的Cell或其他用户自己定义的一些固定的操作组合。...通用计算图中有两种Tensor，代表单词的编码整数、词向量/hidden向量的128维向量。Operation也只有两个一个词向量查表操作（embed lookup）和一个RNN的Cell。...右边的语法解析树可以分为三层计算被执行：第一层，将1、3、5通过词向量查表操作，输出3个128维的词向量；第二层，1和3对应的词向量通过RNN Cell输出一个128维的隐含层向量，5对应的词向量直通输出...；第三层，上一层计算的隐含层向量和5对应的词向量通过RNN Cell，输出一个128维的隐含层向量。
在翻译中，输入序列是待翻译的文本，输出序列是翻译后的文本；在问答系统中，输入序列是提出的问题，而输出序列是答案。 ...编码encoder 在RNN中，当前时间的隐藏状态是由上一时间的状态和当前时间输入决定的，也就是 ht=f(ht−1,xt) 获得了各个时间段的隐藏层以后，再将隐藏层的信息汇总，生成最后的语义向量... yt=g({y1,…,yt−1},C) 而在RNN中，上式又可以简化成 yt=g(yt−1,st,C) 其中s是输出RNN中的隐藏层 st=f(st−1,y t−1, C) C代表之前提过的语义向量...在机器翻译任务上，Cho等人在Decoder部分进行了改进，为Decoder RNN的每个结点添加了由Encoder端得到的上下文向量作为输入，使得解码过程中的每个时刻都有能力获取到上下文信息，从而加强了输出序列和输入序列的相关性...的加权和动态捕捉每次解码所需的局部信息，将两者拼接作为新的上下文向量进行解码(Shang L et al. 2015)。
在每个时间步中，循环神经网络的输入是当前值，以及一个表征该网络在之前的时间步中已经获得信息的状态向量。该状态向量是RNN网络的编码记忆单元，在训练网络之前初始化为零向量。 ? ?...神经网络的训练，需要利用小批次数据（mini-batch），来近似得到关于神经元权重的损失函数梯度。在训练过程中，随机批次操作能防止过拟合和降低硬件压力。...在运行每个计算图时，批处理数据被传递到占位符中。另外，RNN状态向量也是存储在占位符中，在每一次运行后更新输出。...在训练过程中，该程序实时更新图表，如图7所示。蓝色条表示用于训练的输入信号，红色条表示训练得到的输出回波，绿色条是RNN网络产生的预测回波。不同的条形图显示了在当前批次中多个批数据的预测回波。...但是所有行中的前几个元素（第一个除外）都具有不包含在该状态中的依赖关系，因此在最开始的批处理中，网络的预测功能不良。 整个程序 这是完整实现RNN网络的程序，只需复制粘贴即可运行。
这两个RNN原则上可以共享相同的权重; 但是，在实践中，我们经常使用两种不同的RNN参数（这些模型在拟合大型训练数据集时做得更好）。编码器RNN使用零向量作为起始状态，构建如下： ?...请注意，句子具有不同的长度以避免计算上的浪费，我们通过source_seqence_length 告诉 dynamic_rnn 确切的源句子长度。...我们选择最有可能的单词，即与最大logit值相关联的id作为输出的单词（这就是“greedy”行为）。例如在图3中，在第一个解码步骤中，单词“moi”具有最高的翻译概率。...这对比较短和中等长度的句子效果很好；然而，对于长句子，单个固定大小的隐藏状态就成了信息瓶颈。注意力机制并不是丢掉在源 RNN 中计算的所有隐藏状态，而是让解码器将它们视为源信息的动态存储器。...玩转 NMT：窍门和技巧 构建训练图、评估图和推理图 在 TensorFlow 中构建机器学习模型时，最好建立 3 个独立的图： 首先是训练图，其中： 批次、bucket 和可能的子样本从一组文件/外部输入输入
循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型。 模型选择。每一个矩形是一个向量，箭头表示函数。最下面一行输入向量，最上面一行输出向量，中间一行RNN状态。...源句子中对生成句子重要关键词权重提高，产生更准确应答。增加Attention模型编码器-解码器模型框架：输入->编码器->语义编码C1､C2､C3->解码器->输出Y1、Y2、Y3。..._PAD填充序列，保证批次序列长度相同。转换成ids文件，test.enc.ids20000､train.dec.ids20000､train.enc.ids20000。...# 把数据读入桶(bucket)中，计算桶大小 print ("Reading development and training data (limit: %d)....参考资料： 《TensorFlow技术解析与实战》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
公式15-2 小批次实例的循环层输出 在这个公式中： Y(t) 是 m × nneurons 矩阵，包含在小批次中每个实例在时间步t的层输出（m是小批次中的实例数，nneurons 是神经元数）。...在简单RNN中，这两个属性等于神经元的数量。...公式15-3 LSTM计算 在这个公式中， Wxi，Wxf，Wxo，Wxg 是四个全连接层连接输入向量 x(t) 的权重。...需要注意的是 TensorFlow 将bf初始化为全 1 向量，而非全 0。这样可以保证在训练状态开始时，忘掉所有东西。...input_shape简单的多）；然后是一个1D卷积层，使用"causal"填充：这可以保证卷积层在做预测时，不会窥视到未来值（等价于在输入序列的左边用零填充填充合适数量的0）。
，这个向量能决定当前词的位置，或者说在一个句子中不同的词之间的距离。...，i是指向量中每个值的index，可以看出，在偶数位置，使用正弦编码，在奇数位置，使用余弦编码。...首先，self-attention会计算出三个新的向量，在论文中，向量的维度是512维，我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value，这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果...因为每个批次输入序列长度是不一样的也就是说，我们要对输入序列进行对齐。具体来说，就是给在较短的序列后面填充 0。但是如果输入的序列太长，则是截取左边的内容，把多余的直接舍弃。...2.4 动态流程图 编码器通过处理输入序列开启工作。顶端编码器的输出之后会变转化为一个包含向量K（键向量）和V（值向量）的注意力向量集 ，这是并行化操作。
如果我们将文档中的每个单词表示为向量嵌入，则可以将整个文档表示为向量序列（或 3 阶张量）。 然后，我们可以使用 RNN（以及更复杂的 RNN 形式，称为长短期记忆（LSTM））从我们的数据中学习。...这意味着 RNN 不太擅长捕获序列中的长期依赖关系。 这也与前面提到的梯度消失问题有关，在梯度问题中，通过向量的稀疏序列反向传播非常无效。 考虑一段较长的段落，我们试图预测下一个单词。...因此，在 NLP 中，我们希望在整个单词向量上而不是在单词向量内执行卷积。 下图中演示了。...在这里，我们从六个不同的类别进行预测，因此我们的输出向量的长度为6。 我们的嵌入维数是 GLoVe 向量的长度（在这种情况下为200）。 填充索引可以从我们的词汇表中手动获取。...对于每次迭代，我们从我们的批次列表中得到一个训练批次。然后，我们从我们的批次中提取相关字段，并使用这些参数运行一次训练迭代。最后，我们将这个批次的损失加入到我们的总体损失中。
它会将图像的内容编码 为更小的特征向量，然后处理这些特征向量，并将它作为后续RNN的初始输入。 ?...可以通过多种方式将CNN的输出与下个RNN相连，但是在所有的方式中，从CNN中提取的特征向量都需要经历一些处理步骤才能用作RNN第一个单元的输入。...为了生成批量的训练数据，我们首先对标注长度进行采样。在采样中，抽取的所有长度的概率需要与数据集中具有该长度的标注的数量成比例。...这种用于分配批次的方法与 这篇文章 中的过程相匹配，并且已被证明在不降低性能的情况下具有计算上的有效性。 运行下面的代码单元格，生成一个批次。...然后，该notebook的 Step 2中批次的预处理图像会通过编码器，且其输出会存储在features中。
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