AiTechYun 编辑：yuxiangyu 左：给出电影海报，右：由MC-GAN生成的新电影片名。 文字是二维设计的需要突出的视觉元素。...设计师花费大量时间来设计可以与其他元素的形状和纹理在视觉上兼容的字形。...因此，对于只观察到少数字母的任何满足需要的字体，预先训练的GlyphNet都会生成全部字形。那么我们应该如何转移装饰？...OrnaNet的输入和输出是批量的RGB图像，而不是使用每一个字母的RGB通道的堆栈，作为一个图像是它对应的由GlyphNet生成的灰度字形。...OrnaNet中使用多个正规化，处理了风格化字母对应字形形状的蒙版的偏差。 结果 下面，我们演示使用单词中给出的字体样式生成的示例句子。
2023-04-17：设计一个包含一些单词的特殊词典，并能够通过前缀和后缀来检索单词。...prefix 和后缀 suff 的单词的下标 如果存在不止一个满足要求的下标，返回其中 最大的下标 如果不存在这样的单词，返回 -1 。...答案2023-04-17： # 大体过程如下： 1.首先定义一个 Trie 树的结点类型 TrieNode，包含 nexts 数组和 indies 切片，其中 nexts 数组用于存储子节点，indies...4.实现 F 方法，接受两个字符串作为前缀和后缀参数，查找并返回满足要求的单词在原单词数组中的下标。该方法内部，分别在正序和倒序 Trie 树上匹配前缀和后缀，获取包含相应前缀和后缀的单词的下标集合。...- 查找函数 `F` 的空间复杂度为 O(1)，只需要常量级别的空间存储中间变量。
2023-04-17：设计一个包含一些单词的特殊词典，并能够通过前缀和后缀来检索单词。...prefix 和后缀 suff 的单词的下标如果存在不止一个满足要求的下标，返回其中 最大的下标如果不存在这样的单词，返回 -1 。...答案2023-04-17：大体过程如下：1.首先定义一个 Trie 树的结点类型 TrieNode，包含 nexts 数组和 indies 切片，其中 nexts 数组用于存储子节点，indies 切片用于存储当前节点对应的单词在原单词数组中的下标...4.实现 F 方法，接受两个字符串作为前缀和后缀参数，查找并返回满足要求的单词在原单词数组中的下标。该方法内部，分别在正序和倒序 Trie 树上匹配前缀和后缀，获取包含相应前缀和后缀的单词的下标集合。...查找函数 F 的空间复杂度为 $O(1)$，只需要常量级别的空间存储中间变量。
为了生成数据对，源语句首先被传递到一个专门的语言模型，该模型将创建具有语义的单词交换变体句，但无法保证生成句子与原句是否互为释义对的关系；接着再由人工评判员判断句子的语法是否正确，然后由其它人工评判员来判断它们是否互为释义句...在这过程中，我们采用了人工翻译来完成句子对的翻译扩展和测试集生成工作，并使用神经网络机器翻译（neural machine translation，NMT）服务来完成训练集的翻译。...基于 BERT 模型的 PAWS-X 测试集的精度 数据集下载相关 PAWS-Wiki 该语料库包含从维基百科页面生成的句子对（可直接下载），包括： PAWS-Wik 标记集（终版） 包含从单词交换和反译方法生成的句子对...PAWS-Wik 标记集（仅交换） 包含没有反译对应项的句子对，因此该子集不包含在第一组中。但数据集质量很高，包含人工对释义性和流畅性的判断，可以作为辅助训练集。...PAWS-Wik 未标记集（终版） 包含从单词交换和反译方法生成的句子对。但该子集中有噪声标记但没有人工判断，也可用作辅助训练集。
为了生成数据对，源语句首先被传递到一个专门的语言模型（https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model），该模型将创建具有语义的单词交换变体句，但无法保证生成句子与原句是否互为释义对的关系...在这过程中，我们采用了人工翻译来完成句子对的翻译扩展和测试集生成工作，并使用神经网络机器翻译（neural machine translation，NMT）服务来完成训练集的翻译。...包含从单词交换和反译方法生成的句子对。...PAWS-Wik 标记集（仅交换） 包含没有反译对应项的句子对，因此该子集不包含在第一组中。但数据集质量很高，包含人工对释义性和流畅性的判断，可以作为辅助训练集。...PAWS-Wik 未标记集（终版） 包含从单词交换和反译方法生成的句子对。但该子集中有噪声标记但没有人工判断，也可用作辅助训练集。
我在看博客的时候发现Imagen提出了一个新的评价指标的，但是公众号都只是提了一嘴没有详细说明，我为此又专门回去看了一下论文。...所以这个评价指标基本组成就是一些文本提示句子，测评模型的时候把句子给模型，看看模型能生成什么样的图，然后再把这些图让人来评价一下生成的好不好----DrawBench是Imagen的作者提出的一个benchmark...其中包含11个类别，大约200个文本提示。因为你是做文本到图像的生成的，是给模型输入一个句子提示，模型给你输出图片，所以这个评价指标包含的内容是200多个文本提示。...colors，counting，positional 是考验模型能否按照要求生成需要的颜色，数量，位置。...misspelling 看模型容错能力，如果你写错单词他能不能按照你正确的单词生成出来。 rare word 看模型能否应对生僻词汇。 description 看模型是否能处理长文本。
首先，向编码器输入一句话（原句），让其学习这句话的特征，再将特征作为输入传输给解码器。最后，此特征会通过解码器生成输出句（目标句）。 假设我们需要将一个句子从英文翻译为法文。...叠加和归一组件 同时连接一个子层的输入与输出。 同时连接多头注意力的输入与输出 同时连接前馈网络层的输入和输出 叠加和归一组件，包含一个残差连接层与层的归一化。...在每一步中，解码器将上一步新生成的单词与输入的词结合起来，并预测下一个单词。在解码器中，需要将输入转换为嵌入矩阵，为其添加位置编码，然后再送入解码器。...同理，你可以推断出解码器在t=3时的预测结果。此时，解码器将、Je和vais（来自上一步）作为输入，并试图生成句子中的下一个单词，如图所示。...在每一步中，解码器都将上一步新生成的单词与输入的词结合起来，并预测下一个单词。因此，在最后一步（t=4），解码器将、Je、vais和bien作为输入，并试图生成句子中的下一个单词，如图所示。
因为假如再添加一句话： 今天我们学习三个单词：Cat,Network,Morning。这一句也会被认为包含 CNM这个词，但实际上它只是同时包含了 C、 N、 M三个字母而已。...这样一来，只需要在生成字典的时候遍历句子一次，减少了2次冗余遍历。并且，判断一个元素是否在字典里面，时间复杂度为 O(1)，速度非常快。 我不想听到有人说CNM！...所以，对于一组需要被查询的关键字，也可以这样搜索： keywords = ['垃圾', 'CNM', 'SB', 'TM']for word in keywords: index_list = [...但是当你有100000000条句子，1000个关键词的时候，用倒排索引实现搜索，所需要的时间只有常规方法的1/10甚至更少。...对于英文而言，使用空格来切分单词就好了。但是对于中文来说，不同的汉字组合在一起构成的词语，字数是不一样的。甚至有些专有名词，可能七八个字，但是也要作为整体来搜索。 分词的具体做法，又是另外一个故事了。
FastText 对原始 word2vec 向量的主要改进是包含了字符 n-gram，它允许为没有出现在训练数据中的单词计算单词表示。...这种通用的方法具有更深入而强大的理论动机，它依赖于一个使用语篇向量上的生成模型的随机游走来生成文本。...在这项工作中，预测下一句话的任务被重新定义为一个分类任务：解码器被一个分类器所取代，该分类器必须在一组候选者中选择下一句。它可以被解释为对生成问题的一种判别近似。...与之前详述的无监督方法不同，监督学习需要标注数据集来标注某些任务，如自然语言推理（如一对限定句）或机器翻译（如一对译句），构成特定的任务选择的问题和相关问题的数据集的大小需要质量好的嵌入。...它使用句子自然语言推理数据集（一组 570k 句子对标有3个类别：中性，矛盾和隐含）来在句子编码器之上训练分类器。
词尾变化是一组字母加在单词的末尾以改变其含义。一些词尾变化是单词复数加s，如bat，bats。 由于词干提取是基于一组规则发生的，因此词干返回的词根可能并不总是英语单词。...N-grams（N元模型） N-gram是指将相邻的单词组合在一起来表示目的的过程，其中N表示要组合在一起的单词数量。 例如，考虑一个句子，“自然语言处理对计算机科学至关重要。”...词语向量的长度等于词汇表的长度，每一个句子用一个矩阵来表示，行数等于词汇表的长度，列数等于句子中词语的数量。词汇表中的词语出现在句子中时，词语向量对应位置的值为1，否则为0。 ?...从概念上讲，它包含将一个词语从一个与词汇表长度相等的维度投射到较低的维度空间，其思想是相似的词语将被投射得更近。 为了便于理解，我们可以将嵌入看作是将每个单词投射到一个特征空间，如下图所示。 ?...如果你有兴趣对线性代数有一个直观的理解，投影和变换是一些机器学习算法背后的核心数学原理，我将强烈鼓励他们访问3Blue1Brown的“线性代数的本质”。
语料库：一组文本。 表示单词作为向量 为了建立一个基于单词的模型，我们必须将这些单词转换成一个数字。...我们可以把一组单词描述成嵌入向量。 我们对词汇进行向量化的目的是以一种能够捕获尽可能多信息的方式来表示这些词汇…… 我们怎样才能告诉一个模型一个词和另一个词相似？它怎么知道完全不同的词意味着同一件事？...要生成一个包含Word2Vec或GloVe的句子，我们必须为每个单词生成一个300大小的向量，然后平均它们。问题是，尽管相似的句子应该有类似的句子向量，但我们丢失了任何关于单词顺序的信息。...该模型自动生成一个完整句子的嵌入。 该模型比Word2Vec更好地捕获单词顺序和上下文。...这也使得生成一个完整句子的嵌入非常容易。。 在这个例子中，我使用RoBERTa，它是Facebook优化的BERT版本。
生成语法（Generative Grammar） 背景 生成语法是由诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）于1950年代提出的，目的是通过一组有限的规则来生成（即产生）所有可能的合法句子。...在这一部分，我们将详细介绍这两个概念，以及它们在句法分析中的重要性。 短语（Phrase） 短语是一组单词，它们在句子中作为一个单元出现，并且通常具有特定的语法和语义功能。...短语结构规则（Phrase Structure Rules） 短语结构规则是一组规则，用于描述如何从单个单词生成句子或短语的结构。...短语结构规则通常更容易与形式文法相匹配，便于生成句子。依存结构则强调单词之间的关系，更便于理解句子的语义。...输出：句子中每个词可能属于的短语类型。 这只是一个简单的实现示例，实际应用中可能需要更多的细节和优化。
本文构建了一个能同时完成四个任务的的深度神经网络： 生成图像描述、生成相似单词、以图搜图和根据描述搜图。传统上这些任务分别需要一个模型，但我们现在要用一个模型来完成所有这些任务。...通过构建一个四合一的网络来探索表示 为了充分理解 “表示”，让我们来构建一个能同时完成四个任务的的深度神经网络： 图像描述生成器：给定图像，为其生成描述 相似单词生成器：给定一个单词，查找与之相似的其他单词...我们将该表示提供给 LSTM/GRU 网络，生成一个输出，将其解释为第一个单词，然后将第一个单词返回到网络以生成第二个单词。这个过程一直持续到网络生成一个表示句子结束的特殊标记为止。...这意味着，如果输入层包含 300 个神经元，那么对于所有图说中的 8000 多个不同的单词，我们需要有一个 300 个相关联的数字，唯一地指定那个单词。...如果一项服务不仅能够搜索与文本对应的图像，而且能够动态地生成图像，那该多酷啊。
我在 text8 数据集上训练了一个 skim-gram 模型，该数据集是英文维基百科文章的集合。我用 TensorBoard 来可视化这些嵌入。...github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb 为了可视化训练过程，我还持续跟踪一组随机单词在模型中最靠近的预测单词...这些词向量可以很好地捕捉单词之间的上下文关系（例如，黑色、白色和红色的示例向量会紧密地结合在一起），而且使用这些向量（而不是单词本身）来完成文本分类或新文本生成等自然语言处理（NPL）任务，会得到更好的结果...网络的输出也是一个单向量（也包含 10000 个分量）。 训练结束时，隐藏层将会有经过训练的词向量。隐藏层的大小相当于向量中的维数。在上面的例子中，每个单词都有一个长度为 300 的向量。...要实现这个功能，你需要完成以下步骤： 在检查点目录的训练结束时保存你的模型 创建一个 metadata.tsv 文件包含每个整数转换回单词的映射关系，这样 TensorBoard 就会显示单词而不是整数
然而，以往的GNN方法主要建立在对象特征上，而没有考虑整个视频序列中基于帧的时空上下文。 另一个挑战是，输出标题需要保持与内容相关的语法结构，而不是生成一个离散概念的列表 。...为了检验一个句子的表达是否自然，先前也有一些工作采用了基于GAN的方法。然而，视频字幕需要更精细的监督水平来区分基于语义内容的real/fake句子，并确保语法的正确性。...相比于增强对象建议任务中提出的建议，这一步产生是视觉单词更有益于生成句子。 最后，句子验证任务旨在检查生成的标题的真实性和可读性。...首先，用一组额外的潜在节点增强原始增强的建议节点，然后以图结构的方式将增强的建议信息聚合到潜在节点。 具体来说，作者引入了一组对象视觉单词，视觉单词代表了给定视频中潜在的候选对象。...因此，作者设计了一个判别模型作为一个语言验证过程，在LSG编码的相应真实视觉单词的条件下，通过重建基于输入句子的视觉单词，鼓励生成的标题包含信息更丰富的语义概念。
FastText对原始word2vec向量的主要改进是包含了字符n-gram，它允许为没有出现在训练数据中的单词计算单词表示。...这种通用的方法具有更深入而强大的理论动机，它依赖于一个使用语篇向量上的生成模型的随机游走来生成文本。 ?...在这项工作中，预测下一句话的任务被重新定义为一个分类任务：解码器被一个分类器所取代，该分类器必须在一组候选者中选择下一句。它可以被解释为对生成问题的一种判别近似。...与之前详述的无监督方法不同，监督学习需要标注数据集来标注某些任务，如自然语言推理或机器翻译，构成特定的任务选择的问题和相关问题的数据集的大小需要质量好的嵌入。...它使用句子自然语言推理数据集（一组570k对标有3个类别的句子：中性，矛盾和隐含）来在句子编码器之上训练分类器。两个句子都使用相同的编码器进行编码，而分类器则是根据两个句子嵌入构建的一对表示进行训练。
然后，文章介绍了一个有用的机器学习 API（也即作者本人公司的产品）——NanoNets，它包含一组训练含有数百万个参数的预训练模型，上传你自己的数据（或搜索网络数据），它会选择适用于你任务的最佳模型，...如果我们训练一个只有8个句子的模型，它会给出50%的准确性——而50%跟翻硬币来预测是一样的。 为了解决这个问题，我们使用转移学习，首先使用62个句子来预训练模型。...然后，我们使用第一个模型的一部分，并在上面训练情感分类器，对8个句子进行训练。最后，在剩余的2个句子上进行测试时，可获得100％的准确性。 第一步 ? 我们训练一个网络来模拟词之间的关系。...托管和服务组合模型 当更多数据或更好的技术可用时，更新预训练模型 在亲自体验了这些问题后，我们开始通过构建一个易于使用的基于云的深度学习服务来解决这些问题。...我们最终开发了一个机器学习 API，它包含一组训练含有数百万个参数的预训练模型。
由于 BERT 使用了位置嵌入，一个句子的长度信息通常会被编码到句向量中，在 SimCSE 中的每对正例实际上包含相同长度的信息。...由于 SimCSE 模型是建立在 Transformer 上的，而 Transformer 通过位置向量编码一个句子的长度信息，在一个正对中，两个来自同一句子的表示会包含相同长度的信息。...相反，在一个负对中，两个表示来源于不同的句子，通常会包含不同长度的信息。 因此，正对和负对在长度信息上具有明显的差异，这可能会使模型将之作为区分二者的特征学习下来，造成“长度偏置”。...因此，我们提出了一种更安全的方法，称为“单词重复”，它随机重复一个句子中的一些单词。如表 2 所示，可以看出，单词重复的方法在改变句子长度的同时可以有效保留句子的语义。...因此，一个潜在的优化方向是通过生成更多的负对，鼓励模型走向更精细的学习。
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