非文本数据的参差张量作为LSTM的输入 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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让机器感受你的情绪！

为了生成注意力张量，我们首先对输入特征执行平均池化，以获得预期特征，然后应用笛卡尔积来生成注意力张量； 4....然后，使用预训练语言模型的分词器获取词标索引序列。这个序列作为输入，产生一个初步的增强语言知识表示。更新后的文本表示将作为第(i+1)层的输入，并通过SentiLARE中的剩余层进行处理。...每一层的输出将是具有视觉和听觉信息的文本主导的高级情感表示。最后，将这些文本表示输入到分类头中，以获取情感强度。...因此，新的模型通过将非语言增强嵌入集成到预训练语言模型中，有助于生成更富有情感感知的语言表示。这种方法能够在文本表示中有效地整合视觉和听觉信息，从而提升情感分析等任务的性能。...上下文理解能力: LSTM作为一种能够捕捉上下文信息的模型，可以更好地理解不同模态数据之间的上下文关系。

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不用写代码，就能训练测试深度学习模型！Uber开源AI工具箱Ludwig

乾明发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI ? 让代码的归代码，让AI的归AI。在不写代码就能进行AI开发的道路上，Uber今日又往前踏了一步。...灵活组合，适用多种任务对于Ludwig支持的数据类型（文本、图像、类别等），其提供了一个将原始数据映射到张量的编码器，以及将张量映射到原始数据的解码器。张量是线性代数中使用的数据结构。...内置的组合器，能够自动将所有输入编码器的张量组合在一起，对它们进行处理，并将其返回给输入解码器。 Uber表示，通过组合这些特定于数据类型的组件，用户可以将Ludwig用于各种任务。...模型使用书名、作者、描述和封面来作为输入，类型和价格作为输出，模型的配置文件是这样的： input_features: – name: title type: text – name: ...并在训练集上训练模型，直到验证集的精确度停止提高或者达到十个训练周期。默认情况下，文本特征由CNN编码器编码，但是也可以使用RNN编码器，使用状态大小为200的双向LSTM来编码书名。

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RNN 模型介绍

RNN 的主要特点是可以处理具有时间序列关系的数据，如时间序列、文本和语音等。在RNN网络中，每个神经元都有一个状态，在RNN的每一次迭代中，它会接收输入和前一个状态，并输出当前状态和下一个状态。...输出门内部结构过程演示 Bi-LSTM Bi-LSTM 即双向 LSTM, 它没有改变LSTM本身任何的内部结构, 只是将LSTM应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出....结构分析我们看到图中对"我爱中国"这句话或者叫这个输入序列, 进行了从左到右和从右到左两次LSTM处理, 将得到的结果张量进行了拼接作为最终输出....nn.LSTM类实例化对象主要参数解释参数含义 input 输入张量x. h0 初始化的隐层张量h. c0 初始化的细胞状态张量c....注意力机制的作用在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况.

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深度学习在情感分析中的应用

用张量表示词的好处在于：第一，可以克服文字长短不均的问题，因为如果每个词已经有对应的词向量，那么对于长度为N 的文本，只要选取对应的N 个词所代表的向量并按文本中词的先后顺序排在一起，就是输入张量了，...第二，词本身无法形成特征，但是张量就是抽象的量化，它是通过多层神经网络的层层抽象计算出来的。第三，文本是由词组成的，文本的特征可以由词的张量组合。...文本的张量蕴含了多个词之间的组合含义，这可以被认为是文本的特征工程，进而为机器学习文本分类提供基础。...注意，前文提到过每个文本可长可短，所以可以采用Padding 技术取最长的文本长度作为文本的输入长度，而不足长度的都用空格填满，即把空格当成一个特殊字符处理。...每个训练段落为其中的maxword 64 矩阵，作为数据的输入，填入输入层。

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使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型

让我们讨论一下PyTorch的一些令人难以置信的特性，这些特性使它不同于其他框架，特别是在处理文本数据时。 1. 处理词汇表外单词文本分类模型根据固定的词汇量进行训练。...现在让我们使用PyTorch解决一个文本分类问题。理解问题陈述作为本文的一部分，我们将研究一个非常有趣的问题。 Quora希望在他们的平台上追踪不真诚的问题，以便让用户在分享知识的同时感到安全。...为了进一步分析这个问题，这里有一些特征可以表明一个特定的问题是不真诚的: 语气非中性是贬低还是煽动性的没有现实根据使用性内容(乱伦、兽交、恋童癖)来达到令人震惊的效果，而不是寻求真正的答案训练数据包括被询问的问题...以下是这一层的参数: input_size:输入的维度 hidden_size:隐藏节点的数量 num_layers:要堆叠的层数 batch_first:如果为真，则输入和输出张量以(batch, seq...dropout:如果非零，则在除最后一层外的每一LSTM层的输出上引入一个dropout层，dropout概率等于dropout。

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PyTorch:Bi-LSTM的文本生成

另外，建议将文本作为一个字符列表来处理，也就是说，我们将使用一个字符列表，而不是使用“字符串”。将文本作为字符序列的目的是为了更好地处理生成的序列，这些序列将提供给模型(我们将在下一节中详细介绍)。...本质上，我们使用这种类型的神经网络，因为它在处理顺序数据时具有巨大的潜力，例如文本类型的数据。...这是因为我们需要将序列长度作为第一维，本质上是因为在Bi-LSTM中，我们将迭代每个序列，因此重塑后的张量将具有一个形状： # torch.Size([sequence_len, batch_size,...在那里我们将存储Bi-LSTM的隐藏状态。所以是时候给Bi-LSTM输入数据了。首先，在第12行中，我们在向前LSTM上迭代，我们还保存每个时间步的隐藏状态（hs_forward）。...文本生成我们已经到了博客的最后一部分，文本生成。为此，我们需要做两件事：第一件事是加载训练好的权重，第二件事是从序列集合中随机抽取一个样本作为模式，开始生成下一个字符。

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keras中文-快速开始Sequential模型

加入模型中： ---- 指定输入数据的shape 模型需要知道输入数据的shape，因此，Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数，后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的...指标可以是一个预定义指标的名字（目前仅支持accuracy），也可以是一个一般的函数。 ---- 训练 Keras以Numpy数组作为输入数据和标签的数据类型。...：使用LSTM处理成序列的词语 Reuters（路透社）新闻主题分类：使用多层感知器（MLP） MNIST手写数字识别：使用多层感知器和CNN 字符级文本生成：使用LSTM ......采用状态LSTM的相同模型状态（stateful）LSTM的特点是，在处理过一个batch的训练数据后，其内部状态（记忆）会被作为下一个batch的训练数据的初始状态。...状态LSTM使得我们可以在合理的计算复杂度内处理较长序列请FAQ中关于状态LSTM的部分获取更多信息将两个LSTM合并作为编码端来处理两路序列的分类在本模型中，两路输入序列通过两个LSTM被编码为特征向量

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kaldi -- aidatatang_200zh脚本解析:获取对齐文件（对指定的数据进行对齐，作为新模型的输入）

输入：tree & final.mdl & text & L.fst & feats 输出：ali.JOB.gz （根据重新构建的图产生） & final.mdl (cp from 训练过程的最终结果)...diagnostic/analyze_alignments.sh --cmd "$cmd" $lang $dir 备注： compile-train-graphs & gmm-align-compiled 输入

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文本序列中的深度学习

文本向量化是指将文本转换成数值型张量的过程。...文本向量化过程：对文本使用标记模式，将数值向量和生成的token联系起来。这些向量打包成序列张量，送到深度学习网络中。...该RNN将一系列向量作为输入，您将其编码为2D张量大小（timesteps, input_features）。...使用它来构建一个模型，该模型将最近的一些数据作为输入过去（几天的数据点）并预测未来24小时的气温。...抽取出来的特征序列作为RNN的输入数据。在时间序列数据集上使用这种方法实验。

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PyTorch 人工智能基础知识：1~5

(a, b)相同的数据，因为它会将数据复制到内存的另一部分； .reshape()可以在连续和非连续张量上运行，并且可以返回原始张量的副本或视图。...字段让我们定义数据类型，并通过指定要对数据执行的一组操作来帮助我们从文本数据中创建张量。 Field类使我们可以执行常见的文本处理任务，并掌握手边的数据词汇。...工作原理在此秘籍中，我们根据手头的特定任务，使用field类对给定的输入文本执行了各种文本处理任务。...开发数据集在本秘籍中，我们将研究读取文本数据并使用各种数据源。torchtext可以从文本文件，CSV/TSV 文件，JSON 文件和目录中读取数据，并将其转换为数据集。...这意味着hidden[-1]给出了最后一层的隐藏状态。通过这样做，我们可以选择num_layers作为超参数。来自较低层的隐藏状态输出作为较高状态的输入传递。

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畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

要明确三点：①网络层的实例是可调用的，它以张量为参量，并返回一个张量；②输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model）；③这样的模型可被训练。 ...局部连接层局部连接层与卷积层工作方式相同，除了权值不共享之外，它在输入的每个不同部分应用不同的一组过滤器。分为1D和2D类。循环层该层主要包含RNN和LSTM相关的类。...如Add层计算输入张量列表的和、Subtract计算两个输入张量的差、Concatenate连接一个输入张量的列表等等。 ...文本预处理 Keras提供了多种方法对文本数据进行预处理：如Tokenizer是文本标记实用类，允许两种方法向量化一个文本语料库、hashing_trick将文本转换为固定大小散列空间中的索引序列、one_hot...评估标准Metrics 评价函数用于评估当前训练模型的性能，当模型编译（compile）后，评价函数应该作为metrics的参数来输入。

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WikiNet — CS224W 课程项目的循环图神经网络实践

我们可以使用图神经网络提供的表达能力来做到这一点吗？数据预处理准备用于图机器学习的数据集需要大量的预处理。第一个目标是将数据表示为一个有向图，其中维基百科文章作为节点，连接文章的超链接作为边。...Cordonnier & Loukas处理并编码了每个页面的度和文本文件中相应的内容嵌入。...但是，还需要处理和定义输入数据和标签——即导航路径和目标文章。...使用 0 的张量作为缺失节点的节点嵌入（例如：那些由索引 -1 表示的填充“节点”）。在调用节点嵌入序列之后将此张量输入BN层以稳定训练。然后将张量输入RNN——在我们的例子中是LSTM模型。...训练参数为了训练我们的模型，我们根据90/5/5%的分割随机地将我们的数据集分成训练、验证和测试数据集。使用Adam算法作为训练优化器，负对数似然作为我们的损失函数。

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【深度语义匹配模型】原理篇一：表示型

(1)英文英文的输入方式采用了word-hashing，其主要目的是减少维度，压缩空间，采用letter-ngrams对英文单词进行切分，并以“#”作为单词的开头和结尾。...因为中文字个数是有限的，常用的字大概有15K左右，而常用的双字大约到百万级别，这里采用字向量（one-hot）作为输入，因此这种做法不会有维度过大的问题。...这里的输入层个人感觉也不需要做word hashing，直接把每个单词映射到一个word representation，就是embedding，然后把整个句子送入LSTM并训练，拿出最后输出的状态作为隐语义向量...2.5.2 句子匹配从图中可以看出，两个句子分别进行特征提取，得到两个相同且固定长度的向量，向量为句子经过建模后抽象得来的特征信息，然后将这两个向量作为一个多层感知机(MLP)的输入，最后计算匹配的分数...用Bi-LSTM同时处理两个待匹配的句子，得到每个时刻的向量表达。 2.6.2 匹配层将两个句子各个时刻的向量进行交互，利用张量函数生成交互张量，张量函数的公式如下： ?

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关于深度学习系列笔记十五（循环神经网络）

文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。将文本分割为单词，并将每个单词转换为一个向量。将文本分割为字符，并将每个字符转换为一个向量。...所有文本向量化过程都是应用某种分词方案，然后将数值向量与生成的标记相关联。这些向量组合成序列张量，被输入到深度神经网络中。...它接收整数作为输入，并在内部字典中查找这些整数，然后返回相关联的向量。...实际上，RNN 是一类具有内部环的神经网络。在处理两个不同的独立序列（比如两条不同的IMDB 评论）之间，RNN 状态会被重置，因此，你仍可以将一个序列看作单个数据点，即网络的单个输入。...真正改变的是，数据点不再是在单个步骤中进行处理，相反，网络内部会对序列元素进行遍历。 LSTM 层是SimpleRNN 层的一种变体，它增加了一种携带信息跨越多个时间步的方法。

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综述系列 | 多模态深度学习中的网络结构设计和模态融合方法汇总

图注意力机制扩展了用于文本问题处理的LSTM模型，加入了基于先前LSTM隐藏状态的图像注意模型，输入为当前嵌入的单词和参与的图像特征的拼接[13]。...双递归注意单元利用文本和图像的LSTM模型实现了一个并行的共注意结构，在使用CNN层堆栈卷积图像特征得到的表示中为每个输入位置分配注意权值[25]。...为了模拟两种数据模式之间的高阶交互作用，可以将两种数据模式之间的高阶相关性作为两种特征向量的内积来计算，从而得到两种模式的交互的注意力特征向量[26]。...MCB/MLB融合的双模态表示可以作为注意力模型的输入特征，得到含有注意力的图像特征向量，然后再使用MCB/MLB与文本特征向量融合，形成最终的联合表示[44][45]。...双线性注意网络(BAN)利用MLB融合图像和文本，生成表示注意力分布的双线性注意图，并将其作为权重张量进行双线性pooling，再次融合图像和文本特征[48]。 ?

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【NLP自然语言处理】基于PyTorch深度学习框架构建RNN经典案例：构建人名分类器

返回，同时返回hn作为后续RNN的输入 return self.softmax(self.linear(rr)), hn def initHidden(self):...= n_categories # num_layer使用默认值, num_layers = 1 5 输入参数 # 假如我们以一个字母B作为RNN的首次输入, 它通过lineToTensor转为张量...# 将上一步中gru的输出作为函数的输入 output = gru_output # tensor([[[-2.8042, -2.8894, -2.8355, -2.8951, -2.8682, -2.9502...由图可知, 传统RNN的模型收敛情况最好, 然后是GRU, 最后是LSTM, 这是因为: 我们当前处理的文本数据是人名, 他们的长度有限, 且长距离字母间基本无特定关联, 因此无法发挥改进模型LSTM和...损失对比曲线分析: 模型训练的损失降低快慢代表模型收敛程度, 由图可知, 传统RNN的模型收敛情况最好, 然后是GRU, 最后是LSTM, 这是因为: 我们当前处理的文本数据是人名, 他们的长度有限,

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认识LSTM模型

最终得到更新后的C(t)作为下一个时间步输入的一部分....) Bi-LSTM Bi-LSTM即双向LSTM, 它没有改变LSTM本身任何的内部结构, 只是将LSTM应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出 Bi-LSTM结构：图中对..."我爱中国"这句话或者叫这个输入序列, 进行了从左到右和从右到左两次LSTM处理, 将得到的结果张量进行了拼接作为最终输出....nn.LSTM类初始化主要参数: input_size: 输入张量x中特征维度的大小。...nn.LSTM类实例化对象主要参数解释: input: 输入张量x. h0: 初始化的隐层张量h. c0: 初始化的细胞状态张量c >>> import torch.nn as nn >>> import

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【NPL自然语言处理】带你迅速了解传统RNN模型

什么是RNN模型 RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出...一般单层神经网络结构: RNN单层网络结构: 以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构: RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出...RNN模型的作用因为RNN结构能够很好利用序列之间的关系, 因此针对自然界具有连续性的输入序列, 如人类的语言, 语音等进行很好的处理, 广泛应用于NLP领域的各项任务, 如文本分类, 情感分析...tanh作为激活函数, 最终得到该时间步的输出h(t), 它将作为下一个时间步的输入和x(t+1)一起进入结构体...., 是将二者进行拼接, 形成新的张量[x(t), h(t-1)], 之后这个新的张量将通过一个全连接层(线性层), 该层使用tanh作为激活函数, 最终得到该时间步的输出h(t), 它将作为下一个时间步的输入和

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RNN、LSTM、GRU神经网络构建人名分类器

导入必备的工具包对data文件中的数据进行处理，满足训练要求构建RNN模型(包括传统RNN, LSTM以及GRU)....= n_categories # num_layer使用默认值, num_layers = 1 5 输入参数 # 假如我们以一个字母B作为RNN的首次输入, 它通过lineToTensor转为张量...category_tensor类别的张量表示, 相当于训练数据的标签, line_tensor名字的张量表示, 相当于对应训练数据""" # 在函数中, 首先通过实例化对象rnn...由图可知, 传统RNN的模型收敛情况最好, 然后是GRU, 最后是LSTM, 这是因为: 我们当前处理的文本数据是人名, 他们的长度有限, 且长距离字母间基本无特定关联, 因此无法发挥改进模型LSTM和...) # 以下操作的相关张量不进行求梯度 with torch.no_grad(): # 使输入的名字转换为张量表示, 并使用evaluate函数获得预测输出

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Transformer介绍

Transformer作为大模型的核心技术之一，正在推动整个AI产业的发展。...比如: Embeddding层将称作文本嵌入层, Embedding层产生的张量称为词嵌入张量, 它的最后一维将称作词向量等迁移学习是机器学习领域中的一大类学习方法，其核心思想是将在一个领域（源域）...多头注意力（Multi-Head Attention）：模型会同时学习数据的不同表示，每个“头”关注序列的不同部分。这种机制有助于模型捕获输入序列中的多种依赖关系。...输入部分源文本嵌入层及其位置编码器：将源文本中的词汇从数字表示转换为向量表示，也称为词嵌入目标文本嵌入层及其位置编码器：功能与实现与源文本嵌入层相同，用于将目标文本中的词汇从数字表示转换为向量表示...输入部分的位置编码器在Transformer模型中起着至关重要的作用，尤其是在处理序列数据时，确保模型能够理解和利用序列中单词的位置信息架构基础： RNN（递归神经网络）：RNN是处理序列数据的早期模型

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