推荐github上的一个NLP代码教程:nlp-tutorial,教程中包含常见的NLP模型代码实现(基于TensorFlow和Pytorch),而且教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码。
nlp-tutorial是一个使用Pytorch/TensorFlow,学习自然语言处理的教程。大多数模型的代码行数少于100行。
深度学习还没学完,怎么图深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载,共介绍 10 个在文本生成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期:Seq2Seq(RNN)、Seq2Seq(LSTM)、Seq2Seq+
自Attention机制提出后,加入attention的Seq2seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型,具体原理可以参考传送门的文章。之后google又提出了解决sequence to sequence问题的transformer模型,用全attention的结构代替了lstm,在翻译任务上取得了更好的成绩。本文主要介绍《Attention is all you need》这篇文章,自己在最初阅读的时候还是有些不懂,希望可以在自己的解读下让大家更快地理解这个模型。
【新智元导读】谷歌今天公布了一个用 TensorFlow 构建神经机器翻译(NMT)系统的教程,全面解释 seq2seq 模型,并演示如何从零开始构建 NMT 翻译模型。这个教程从 NMT 的背景知识讲起,详细讲解如何构建并训练一个 NMT 模型,并提供代码,绝对有用。 机器翻译——自动在两种语言之间进行翻译的任务——是机器学习中最活跃的研究领域之一。在多种机器翻译方法中,序列到序列(“seq2seq”)模型最近取得了巨大的成功,并已经成为大多数商业翻译系统的事实上的标准,例如谷歌翻译。这是由于 seq2s
【磐创AI导读】本文以思维导图的形式,为大家介绍了深度学习的核心内容,主要包括:深度学习与Pytorch简介、词向量、用pytorch处理常见的NLP和CV任务、图片风格迁移和GAN、Seq2Seq与Attention和问答系统;公众号后台回复关键字“0711”可获取已经打包好的全部导图文件。本文的主要知识内容源于七月在线的《PyTorch的入门与实战》,经授权发布,另感谢吴同学的学习笔记。点击文末“阅读原文”了解更多信息。
选自谷歌 机器之心编译 参与:机器之心编辑部 近日,谷歌官方在 Github 开放了一份神经机器翻译教程,该教程从基本概念实现开始,首先搭建了一个简单的NMT模型,随后更进一步引进注意力机制和多层 LSTM 加强系统的性能,最后谷歌根据 GNMT 提供了更进一步改进的技巧和细节,这些技巧能令该NMT系统达到极其高的精度。机器之心对该教程进行简要的描述,跟详细和精确的内容请查看项目原网站。 GitHub 链接:https://github.com/tensorflow/nmt 机器翻译,即跨语言间的自动翻译,
Transformer结构最初就是在大2017年名鼎鼎的《Attention Is All You Need》论文中提出的,最开始是用于机器翻译任务。
tf-seq2seq是Tensorflow的通用编码器 - 解码器框架,可用于机器翻译,文本汇总,会话建模,图像字幕等。 动机 其实差不多半年之前就想吐槽Tensorflow的seq2seq了(后面博
OpenNMT 是哈佛大学 NLP 研究小组开源的产品级翻译工具,在其官网上有多种语言代码,有基于 Torch/Pytorch,也有基于tensorflow的。该框架一经发布便被谷歌采用,是迄今为止最能代表神经机器翻译前沿技术的开源工具之一。
Pointer Network(为方便起见以下称为指针网络)是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。在机器翻译的语境中, 最常听到的是: 用一种语言造句, 编码器把它变成一个固定大小的陈述。解码器将他转换成一个句子, 可能和之前的句子长度不同。例如, “como estas?”-两个单词-将被翻译成 “how are you?
Pointer Network(为方便起见以下称为指针网络)是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。
pycorrector: 中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正,python3开发。实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错,并在SigHAN数据集评估各模型的效果。
收集整理了大量的PyTorch相关教程,从博客教程,视频教程到出版书籍,开源书籍甚至PyTorch相关论文,应有尽有,号称史上最全的PyTorch学习资源汇总,大家一起来看看吧。
前一篇文章分享了生成对抗网络(GAN),详细讲解什么是生成对抗网络,及常用算法(CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN)、发展历程、预备知识。
Attention机制通俗的说,对于某个时刻的输出y,它在输入x上各个部分上的注意力,这里的注意力也就是权重,即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重,在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和context-attention
(1)PyTorch英文版官方手册:https://pytorch.org/tutorials/。对于英文比较好的同学,非常推荐该PyTorch官方文档,一步步带你从入门到精通。该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网络,以及PyTorch语法和一些高质量的案例。
今天阅读的来自谷歌大脑的同学于 2017 年发表的论文《Attention Is All You Need》,目前论文被引次数高达 6100 次。
编辑|Vincent,Emily 近日,一位网友在知乎提问:谷歌翻译这几个月的进化速度突然加快是什么原因?问题链接: https://www.zhihu.com/question/55915702/answer/282532687 他描述道:曾经的印象中,谷歌翻译只是用来翻译单词、用来对文段粗解大意的。今天查文献的时候,一时懒得一个个查单词了(几乎都是专业英语),就扔给了谷歌翻译,结果产生了以下效果: 📷 从上图可以看得出,这一段文字不仅翻译通顺,而且句子中的中文语法也更加符合中国人的语言习惯,而并非像原来
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因此将有五个主要的功能模块:sl(序列标注)、tc(文本分类)、sr(句子关系)、tg(文本生成)、sp(结构分析)和其他功能模块如we(词向量)。
上一篇博客讲了Transformers里面的self-attention,在NLP领域中其实attentionseq2seq的时候就有广泛应用了。这篇文章主要总结一下从从RNN LSTM GRU seq2seq 到attention的种类及应用,方便大家理解整体发展与attention机制。
"Attention is All You Need"[1] 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量,还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚,但实际上大家普遍反映很难正确地实现。
简介:内容相当丰富,涵盖神经网络机器翻译、问答匹配、电影评价分类、新闻分类等多个领域。这是一个教你逐步实现和适应简单的实词 NLP 任务的教程。这些资源都提供了源码,对初学者来说,极为友好,可以学会建立自己的模型。
近一两年,注意力模型(Attention Model)是深度学习领域最受瞩目的新星,用来处理与序列相关的数据,特别是2017年Google提出后,模型成效、复杂度又取得了更大的进展。以金融业为例,客户的行为代表一连串的序列,但要从串行化的客户历程数据去萃取信息是非常困难的,如果能够将self-attention的概念应用在客户历程并拆解分析,就能探索客户潜在行为背后无限的商机。然而,笔者从Attention model读到self attention时,遇到不少障碍,其中很大部分是后者在论文提出的概念,鲜少有文章解释如何和前者做关联,笔者希望藉由这系列文,解释在机器翻译的领域中,是如何从Seq2seq演进至Attention model再至self attention,使读者在理解Attention机制不再这么困难。
聊天机器人系统框架图 今天看到了一篇关于聊天机器人的一个不错的资源汇总: https://www.52ml.net/20510.html 进去看看先大概了解了一下都有哪些主要的概念: 原文:巨头们都很重视的聊天机器人,你不进来看看吗? 理想的 chatbot 什么样 现在的 bot 什么样 |处理任务 |聊天-搞笑
去年,谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT),即谷歌神经机器翻译,一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。现在,它已经用于谷歌翻译的产品系统。 虽然消费者感受到的提升并不十分明显,谷歌宣称,GNMT 对翻译质量带来了巨大飞跃。 但谷歌想做的显然不止于此。其在官方博客表示:“由于外部研究人员无法获取训练这些模型的框架,GNMT 的影响力受到了束缚。” 如何把该技术的影响力最大化?答案只有一个——开源。 因而,谷歌
去年,谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT),即谷歌神经机器翻译,一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。
本文介绍了聊天机器人技术的研究进展,从系统框架、自然语言理解、对话管理、自然语言生成等方面进行了详细阐述,并对当前面临的挑战和未来的展望进行了分析。
中文文本纠错工具。音似、形似错字(或变体字)纠正,可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正。python3开发。
选自arXiv 作者:Graham Neubig 机器之心编译 参与:李泽南、蒋思源 本文是一篇有关机器翻译的详细教程,适用于计算机科学本科背景的读者。据 Paper Weekly(ID:paperweekly)介绍,本论文来自 CMU LTI,内容包括了 Seq2Seq 方法的各个基础知识,包括 N-gram Language Model、Log Linear Language Model、NNLM、RNNLM、encoder-decoder、attention,是一本高质量教程,适合初学者学习。读者可以
美国:[1,0,0,0,…,0] 中国:[0,1,0,0,…,0] 印度:[0,0,1,0,…,0]
本文介绍了机器翻译中CNN、Attention和RNN的模型架构和关键技术,包括卷积神经网络、注意力机制和循环神经网络等。文章还介绍了这些技术的应用和优缺点,以及未来的发展方向。
AI 科技评论按:人工智能技术目前越来越火爆,近日,2018 年图灵奖得主揭晓,获奖的三位科学家是分别是 Yoshua Bengio、Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton。相信在人工智能领域,没有人不知道这三位,众所周知,他们被称为「深度学习三巨头」。
【导读】在NIPS2017上,DeepMind及Google所发布的教程《深度学习实战及趋势》(Deep Learning: Practice and Trends)对最新的深度学习技术及2017年的技术新趋势做了详细总结。这次报告内容主要分为实践和趋势两个部分,其中实践包含最新的卷积网络,循环网络,Attention机制的应用和技巧,趋势部分包括最新的元学习,图结构学习等内容。专知内容组整理出这次报告的全部PPT分享给大家! ▌摘要 ---- 深度学习已经成为各种实际应用,研究实验室,工业领域的基本工具。
这可以通过序列到序列网络来实现,其中两个递归神经网络一起工作以将一个序列转换成另一个序列。编码器网络将输入序列压缩成向量,并且解码器网络将该向量展开成新的序列。
近日,来自韩国庆熙大学的 Tae Hwan Jung 在 Github 上创建了这样一个项目:「nlp-tutorial」。
作者 | Adherer 编辑 | NewBeeNLP 面试锦囊之知识整理系列,持续更新中 写在前面 前些时间,赶完论文,开始对 Transformer、GPT、Bert 系列论文来进行仔仔细细
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36
基于Tensorflow的自然语言处理模型,为自然语言处理问题收集机器学习和Tensorflow深度学习模型,100%Jupeyter NoteBooks且内部代码极为简洁。
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。
随着神经机器翻译的兴起,基于Attention的Seq2Seq模型由于其强大的建模变长序列直接转换问题的能力,也在其他领域获得了极大的关注。语音识别问题本质上也是两个变长序列直接转换的问题,Seq2Seq模型的提出为解决语音识别问题开辟了另一条道路,其优雅的模型结构和强大的性能使得语音识别问题有希望彻底摆脱语言模型和发音词典,真正的进行端到端的联合优化。
本文将从Seq2Seq工作原理、Attention工作原理、Transformer工作原理三个方面,详细介绍Encoder-Decoder工作原理。
PyTorch 是近年来较为火爆的深度学习框架,然而其中文版官方教程久久不来。近日,一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉,读者朋友可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。
今天在写本科毕业论文的时候又回顾了一下神经网络调参的一些细节问题,特来总结下。主要从weight_decay,clip_norm,lr_decay说起。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看。
原文:Deep Learning’s Most Important Ideas[1]
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