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从“猜画小歌”背后的AI原理，教大家如何得高分

如输入一个圆圈和正方形，在不同的模型中，得到了蚂蚁、自行车、直升飞机等等不一样的输出。 ? 1. 电脑AI识别简笔画具体的模型？ ? 答：该模型谷歌将其称为：sketch-rnn。...GAN模型也能让AI自动画画，为什么不用GAN模型？ 答：GAN往往是基于像素来生成，会出现很奇怪、很吓人的结果，如三个头的猴子。而sketch-rnn是基于笔画建模的，最终AI画画的结果是向量图。...以上的sketch-rnn模型建模和训练，只能做到让电脑自动画简笔画，那电脑是如何判断我画的画是属于什么类别？...在实践中，AI可能同时猜出好几个类别出来，这可能是判别函数的输入latent vector上加了一点噪声，使得输出有好几种类别。...韩国和俄罗斯用户脑中，最直觉性的椅子图像是侧放的，而美国、德国、巴西、南非都是正面放置的。后续基于这个大样本，还能分析出很多好玩的东西。

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textRNNtextCNN文本分类

什么是textRNN textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。...自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签多分类(对一段文本进行多分类，该文本可能有多个标签)，如知乎看山杯 让AI做法官：基于案件事实描述文本的罚金等级分类(多分类)和法条分类(多标签多分类...基于RNN的文本分类模型非常灵活，有多种多样的结构。接下来，我们主要介绍两种典型的结构。...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。...尽管每个通道的宽不同，我们依然可以对各个通道做时序最⼤池化，并将9个通道的池化输出连结成⼀个9维向量。最终，使⽤全连接将9维向量变换为2维输出，即正⾯情感和负⾯情感的预测。 ? 4. 代码实现 ?

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    干货 | textRNN & textCNN的网络结构与代码实现！

    什么是textRNN textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。...自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签多分类(对一段文本进行多分类，该文本可能有多个标签)，如知乎看山杯 让AI做法官：基于案件事实描述文本的罚金等级分类(多分类)和法条分类(多标签多分类...基于RNN的文本分类模型非常灵活，有多种多样的结构。接下来，我们主要介绍两种典型的结构。...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。...尽管每个通道的宽不同，我们依然可以对各个通道做时序最⼤池化，并将9个通道的池化输出连结成⼀个9维向量。最终，使⽤全连接将9维向量变换为2维输出，即正⾯情感和负⾯情感的预测。

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    谷歌推出了基于 RNN-T 的全神经元设备端语音识别器

    日前，谷歌推出了基于循环神经网络变换器（RNN-T）的全神经元设备端语音识别器，能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上，AI 科技评论进行编译如下。...与大多数序列到序列模型需要处理整个输入序列（本文案例中的语音波形）以生成输出（句子）不同，RNN-T 能持续地处理输入的样本和数据流，并进行符号化的输出，这种符号化的输出有助于进行语音听写。...在这一过程中，RNN-T 识别器还会有一条反馈路径，将模型预测的符号输回给自己以预测接下来的符号，具体流程如下图所示： ? RNN-T 的表示：用 x 表示输入语音样本；用 y 表示预测的符号。...预测的符号（ Softmax 层的输出）y（u-1 ）通过预测网络被输回给模型，确保预测同时考虑到当前的语音样本以及过去的输出。...同时，谷歌研究人员训练的 RNN-T 实现了基于服务器的传统模型同样的准确度，但是该模型大小仅为 450MB，本质上更加密集、更加智能地利用了参数和打包信息。

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    ⻓短期记忆LSTM

    什么是LSTM 2. 输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔ 3. 候选记忆细胞 4. 记忆细胞 5. 隐藏状态 6. LSTM与GRU的区别 7. LSTM可以使用别的激活函数吗？ 8. 代码实现 9....什么是LSTM 在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。...可以先理解GRU的过程，在来理解LSTM会容易许多，链接地址： 门控循环单元(GRU) LSTM 中引⼊了3个⻔，即输⼊⻔（input gate）、遗忘⻔（forget gate）和输出⻔（output...输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔ 与⻔控循环单元中的重置⻔和更新⻔⼀样，⻓短期记忆的⻔的输⼊均为当前时间步输⼊Xt与上⼀时间步隐藏状态Ht−1，输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。...，LSTM有两个不同的门，分别是遗忘门(forget gate)和输入门(input gate)，而GRU只有一种更新门(update gate)； LSTM对新产生的状态可以通过输出门(output

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    Attention注意力机制

    什么是Attention机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。...这看上去就像是在解码器的每⼀时间步对输⼊序列中不同时间步的表征或编码信息分配不同的注意⼒⼀样。这也是注意⼒机制的由来。...函数 a 根据解码器在时间步 1 的隐藏状态和编码器在各个时间步的隐藏状态计算softmax运算的输⼊。 softmax运算输出概率分布并对编码器各个时间步的隐藏状态做加权平均，从而得到背景变量。...进行对比，即通过函数F(hj,Hi-1)来获得目标单词yi和每个输入单词对应的对齐可能性，这个F函数在不同论文里可能会采取不同的方法，然后函数F的输出经过Softmax进行归一化就得到了符合概率分布取值区间的注意力分配概率分布数值...这个有趣的想法⾃提出后得到了快速发展，特别是启发了依靠注意⼒机制来编码输⼊序列并解码出输出序列的变换器（Transformer）模型的设计。变换器抛弃了卷积神经⽹络和循环神经⽹络的架构。

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    NLP: Text Neural Network (Part1: textRNN, textCNN)

    TextRNN 定义 RNN (Recurrent Neural Network) focused on Text 专门解决文本分类问题的RNN网络 TextRNN 应用场景 垃圾邮件分类 文本情感分析...RNN 的 每一个time节点(时间步长)输入一个新的词向量，RNN一直不停循环直到所有词向量input进去 由于 文本的长度为 n, 代表有n个词向量，因此TextRNN也要经历n个时间步长 TextRNN...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。...因此，⼀维卷积计算后，4个输出通道的宽为 11 - 2 + 1 = 10，而其他5个通道的宽为 11 - 4 + 1 = 8。...尽管每个通道的宽不同，我们依然可以对各个通道做时序最⼤池化，并将9个通道的池化输出连结成⼀个9维向量。最终，使⽤全连接将9维向量变换为2维输出，即正⾯情感和负⾯情感的预测。 图片

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    基于 RNN、LSTM 的股票多因子预测模型

    RNN简介 RNN 不同于传统神经网络的感知机的最大特征就是跟时间挂上钩，即包含了一 个循环的网络，就是下一时间的结果不仅受下一时间的输入的影响，也受上一 时间输出的影响，进一步地说就是信息具有持久的影响力...其 中 A 代表隐 含层， X 为 输 入信号 ， h 为输出 信号。 从图中我们也可以看出，RNN 是具备链式结构特征的。...这些作为整体保存在新的 cell 中。 再接着，就是输出信息。这个输出将会基于我们的细胞状态，但是也是一个过滤后的版本。...接着，我们把细胞状态通过 tanh 进行处理(得到一个在 -1 到1 之间的值)并将它和 sigmoid 的输出相乘，最终我们仅仅会输出我们确定输 出的那部分。...LSTM 的变形 1-peephole connection 另一个变体是通过使用复合忘记和输入门。不同于之前是分开确定什么忘记和需要添加什么新的信息，这里是一同做出决定。 ?

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    LSTM模型

    LSTM模型 什么是LSTM模型 LSTM (Long Short-Term Memory)也称长短时记忆结构,它是传统RNN的变体,与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联,缓解梯度消失或爆炸现象....同时LSTM的结构更复杂,它的核心结构可以分为四个部分去解析: ●遗忘门 ●输入门 ●细胞状态 ●输出门 LSTMs也具有这种链式结构，但是它的重复单元不同于标准RNN网络里的单元只有一个网络层...，看一下LSTM在t时刻的输入与输出，首先，输入有三个：细胞状态Ct-1，隐层状态ht-1,t时刻输入向量Xt，而输出有两个：细胞状态Ct，隐层状态ht，其中ht 还作为t时刻的输出。...下面将更新旧的细胞信息Ct-1，变为新的细胞信息Ct。更新的规则就是通过忘记门选择忘记旧细胞信息的一部分，通过输入门选择添加候选细胞信息Ct~的一部分得到新的细胞信息Ct。...-1~1之间值的向量，该向量与输出门得到的判断条件相乘就得到了最终该RNN单元的输出。

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    【深度学习研究系列】漫谈RNN之长短期记忆模型LSTM

    长短期记忆模型LSTM 首先想，为什么RNN的记忆性不够？...所以，提出LSTM的思路就是要解决输入噪音问题以及如何输出有用的信息，换句话说，就是要优化W_in和W_out的角色。...因此，LSTM要解决的核心问题主要有两点： 隐含状态应该存储什么 从隐含状态应该输出什么 这个时候，我们可以添加两个门，分别是输入门以及输出门，这两个门的作用分别是过滤输入信息的噪音、控制输出有用的信息...LSTM不同于RNN的地方有以下几点： 它通过输入门来决定何时让输入进入细胞单元； 它通过遗忘门来决定何时应该记住前一时刻的记忆； 它通过输出门来决定何时让记忆流入到下一时刻； 无论是输入门、遗忘门还是输出门...，都是通过此刻的输入以及前一时刻的输出来决定的，这一点本质上和原始的RNN是一样的，RNN的隐含层状态是通过此刻的输入以及前一时刻的输出来决定的，只不过LSTM在RNN基础上添加了一个细胞层，而这个细胞层使得了相邻时刻的信息传递程度比

    1.3K70

    白话--长短期记忆(LSTM)的几个步骤，附代码！

    什么是LSTM 在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。...**它⽐⻔控循环单元的结构稍微复杂⼀点，也是为了解决在RNN网络中梯度衰减的问题，是GRU的一种扩展。...输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔ 与⻔控循环单元中的重置⻔和更新⻔⼀样，⻓短期记忆的⻔的输⼊均为当前时间步输⼊Xt与上⼀时间步隐藏状态Ht−1，输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。...记忆细胞 我们可以通过元素值域在[0, 1]的输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔来控制隐藏状态中信息的流动，这⼀般也是通过使⽤按元素乘法（符号为⊙）来实现的。...，LSTM有两个不同的门，分别是遗忘门(forget gate)和输入门(input gate)，而GRU只有一种更新门(update gate)； LSTM对新产生的状态可以通过输出门(output

    1.4K30

    干货|全面理解卷积神经网络及其不同架构

    而这样一种东西是什么呢？没错，就是RNN(循环神经网络) 二、RNN讲解 RNN出现的目的是来处理序列数据的。RNN之所以称为循环神经网路，是因为一个序列当前的输出与前面的输出有关。...三、为什么可以参数共享的简单理解 对于RNN，我的理解是对于一个句子或者文本，那个参数可以看成是语法结构或者一般规律，而下一个单词的预测必须是上一个单词和一般规律或者语法结构向结合的。...这个图虽然丑，但是表明了RNN和CNN在不同角度上的参数共享 四、rnn的训练 对于RNN的训练和对传统的ANN训练一样。同样使用BP误差反向传播算法，不过有一点区别。...输入和输出序列是等长的。这种可以作为简单的Char RNN可以用来生成文章，诗歌，甚至是代码，非常有意思）。...五、Long-Term依赖问题 有时候，我们只需要查看最近的信息来执行现在的任务，例如，考虑一个语言模型试图基于先前的词预测下一个词。

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    用中文传话游戏理解 RNN

    比如我们需要处理的序列是一个有三个词语的句子时，那么其将被展开成有三个时间步的 RNN 网络，每一个时间步处理一个词语。 RNN 的设计架构 序列数据的输入和输出有各种各样的形式和长度。...然而在语音文本任务中，输入则是声波中的一串声音信号，其输出则是一串对应的文本。 正是由于这些差异，当需要处理序列任务时，我们会针对性地设计 RNN 的输入和输出结构。一些常见的架构类型如下： 1....多对多架构（不同序列长度） 当需要处理输入和输出序列的数量不一致时，我们便可采用多对多架构的另一种版本。...而机器翻译任务就是这样的一个应用实例：输入是原文的一串词语（比如法文），而输出是译文的一串词语（比如英文）。这个架构有两个不同的模块：编码器和解码器。...一对多架构 此处的 RNN 在第一个时间步接受一个单一值，然后在剩余的时间步中输出一串值。基于此架构的应用通常会取得每个时间步的预测输出，并把它传递给下一层，作为该层的输入值。

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    命名实体识别的深度学习综述

    NER技术的四个类别：1.基于规则的方法2.无监督学习3.基于特征的有监督方法4.基于深度学习的自动获得representation的方法 本文的动机 1.深度学习的蓬勃发展。...介绍语料库和工具。介绍评测指标。总结传统的NER方法。 2.1 什么是NER？ named entity的定义。NER的定义。形式化表示为给定token序列s ，输处出tuple 。...Then ACE提出更复杂的评估方法，但不常用。 2.4 Traditional Approaches to NER 传统的NER方法主要分为：基于规则的方法和无监督学习，基于特征的有监督学习。...2.4.1 基于规则的方法 （传统的方法，有时间再看） 结论：由于手工的规则是领域特殊以及字典的不完整，导致这些系统有高正确率和低召回率，所以不能迁移到其他系统之中。...Networks应用RNN来学习输出序列的条件概率，其中元素是与输入序列中的位置相对应的离散标记。

    1.9K30

    业界 | Caffe2新增RNN支持，Facebook全面转向神经机器翻译

    因此，Facebook 全部的机器翻译模型从基于短语的系统转换为所有语言的神经模型。此外，还有若干个产品团队，包括语音识别和广告排名团队在内，已经开始使用 Caffe2 训练 RNN 模型。...它允许你选择哪些输出有梯度，并需要通过时间传播；允许你定义单元彼此连接的方式，以及如何与外在世界相连接。每一个输入接收到了通过时间传播回来的正确梯度。 ?...除了零开销的引擎之外，Caffe2 RNN 的另一个核心优势是内存，它允许我们每块 GPU 都使用大批量数据进行训练。RNN 引擎支持回收跨时间步的中间结果，并使你有权力决定要回收什么。...基于短语的系统最主要的缺点是它们将句子拆分成独立的单词或词组，系统在输出翻译结果时一次只考虑几个单词。这使得词序差别显著的语言间的翻译非常困难。...我们来看一下基于短语的土耳其语-英语翻译系统输出的译文： ? 再比较一下基于新型神经网络的土耳其语-英语翻译系统输出的译文： ?

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    解析Tensorflow官方PTB模型的demo

    论文以及Tensorflow官方教程介绍： Zaremba设计了一款带有regularization机制的RNN模型。该模型是基于RNN模型的一个变种，叫做LSTM。...但我有意的留下了一个最为关键的部分没有解释，即variable_scope以及reuse_variable函数。该类函数有什么特殊意义呢？我们这里先卖个关子，下面的内容会就这个问题深入探究。...之后，官方代码设计了小模型（原论文中没有regularized的模型）外，还原了论文里的中等模型以及大模型。这些模型是基于同样的框架，不过不同在迭代数，神经元数以及dropout概率等地方。...首先，从RNN的根源上说，因为输入输出有着时间关系，我们的模型在训练时每此迭代都要运用到之前迭代的结果，所以如果我们直接使用(cell_output, state) = cell(inputs[:,...而在我们做validation和test的时候呢？训练新的模型将会非常不妥，所以我们需要运用之前训练好的模型的参数来测试他们的效果，故定义reuse=True。

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    【算法】循环神经网络RNN

    小编邀请您，先思考： 1 RNN和LSTM有什么异同？ 2 RNN的输入和输出分别是什么？ 3 如何用Python实现RNN？...而这样一种东西是什么呢？没错，就是 RNN(循环神经网络) RNN 之所以称为循环神经网路，是因为一个序列当前的输出与前面的输出有关。...下面是一个典型的RNN模型： ? 研究一下模型的输入和输出。...St的运算是基于以前隐藏状态St-1和当前的输入Xt决定，其中，f通常是非线性的，例如，tanh、ReLU函数。在计算第一个隐藏状态时，初始值通常设为0。 ? · Ot是时刻t时的输出结果。...深度学习是怎么减少参数的，很大原因就是参数共享，其中像CNN 是在空间上共享参数，RNN 是在时间上（顺序上）共享参数。 2. 在上面的图片中显示，不同的时间节点会产生不同的结构输出。

    1.4K50

    构建⼈名分类器

    1 构建⼈名分类器1.1 ⽬标了解有关⼈名分类问题和有关数据掌握使⽤ RNN 构建⼈名分类器实现过程1.2 ⼈名分类问题以⼀个⼈名为输⼊，使⽤模型帮助我们判断它最有可能是来⾃哪⼀个国家的⼈名，在某些国际化公司的业务中具有重要意义...) # 实例化nn.Linear, 这个线性层用于将nn.RNN的输出维度转化为指定的输出维度 self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size...""" # 从输出张量中返回最大的值和索引对象, 我们这里主要需要这个索引 top_n, top_i = output.topk(1) # print('top_n===', top_n...参数：# 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...output, hidden = rnn(line_tensor[i], hidden)​ # 因为我们的rnn对象由nn.RNN实例化得到, 最终输出形状是三维张量, 为了满足于category_tensor

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    技术 | 动图详解：Google翻译背后的机器学习算法与神经网络模型

    Google翻译、百度翻译、有道翻译……我们使用过各种各样的在线翻译服务，但你清楚机器翻译背后的原理吗？在线翻译为什么要用深度学习？不同的神经网络模型在翻译过程中所起的作用有什么不同？...相比通用的模型，为什么支持103种语言的Google的翻译算法，可以实现任意两种语言之间的翻译转换？它独特的LSTM-RNN结构在其中所起的作用又是什么？让我们从头来学习一番。...最理想的情况是能够教会计算机各种的语法规则并基于这些语法规则来进行翻译，这听上去容易但实际很难。 如果你曾经尝试过学习一门外语，你就会知道其中有许多意想不到的语法规则。...BRNN模型由两个普通的RNN模型组成，只不过这两个RNN模型处理输入序列的方向是相反的，一个是处理正向的序列，一个是处理反向的序列。这两个序列的输出与相反方向的输入之间没有连接关系。...上面的这两个候选结果的意思是一样的 ，但是所用到的语法结构和翻译质量存在不同。

    2.4K50
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