TensorFlow 1.9.0正式版发布了，下面是更新和改进的细节，更详细的信息请到网站查阅：github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0...添加tf.keras.layers.CuDNNGRU和tf.keras.layers.CuDNNLSTM层。 将核心功能列的支持和损失添加到梯度boosted tree估计器中。...tf.keras.Model.save_weights现在默认以TensorFlow格式保存。 启用数据集迭代器以传递给tf.keras.Modeltraining / eval方法。...将“constrained_optimization”添加到tensorflow / contrib。 其他 添加GCS配置操作。 更改签名MakeIterator以启用传播错误状态。...将LinearOperator [1D，2D，3D] Circulant添加到tensorflow.linalg。
比如在英语中，单词本身就是“词”的表达，一篇英文文章的格式就是“单词”加分隔符（空格）。 而在汉语中，词以字为基本单位，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分。...这个过程看似简单，然而实践起来要复杂得多，主要困难在于分词歧义。...双向最大匹配 双向最大匹配法是将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法得到的结果进行比较，然后按照最大匹配原则，选取词数切分最少的作为结果。...前面列举的“南京市长江大桥”采用双向最大匹配法进行切分，中间产生“南京市/ 江/ 大桥”和“南京市/ 长江大桥”两种结果，最终选取词数较少的“南京市/ 长江大桥”这一结果。...拥有8年机器学习与文本挖掘相关技术经验，6年中文自然语言处理相关项目实战经验，擅长PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，擅长运用NLP前沿技术解决真实项目的难题。
# Import TensorFlow and enable eager execution # This code requires TensorFlow version >=1.9 import tensorflow...首先，我们需要将图像按照InceptionV3的要求转换格式： 调整图像大小为(299,299) 使用preprocess_input方法将像素放置在-1到1的范围内（以匹配用于训练InceptionV3...的图像的格式）。...编码器输出，向解码器传奇隐藏状态（初始化为0）和解码器输入（开始标记）。 解码器返回预测值并隐藏状态。 然后将解码器隐藏状态传递回模型，并使用预测值来计算损失。...GitHub原文链接： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/eager/python/examples
首先，我们需要将图像转换为 inceptionV3 需要的格式： 把图像的大小固定到 （299, 299） 使用 preprocess_input （https://www.tensorflow.org...def gru(units): # If you have a GPU, we recommend using the CuDNNGRU layer (it provides a # significant...if tf.test.is_gpu_available(): return tf.keras.layers.CuDNNGRU(units,...logits=pred) * mask return tf.reduce_mean(loss_) 训练 提取 .npy 相关的文件中存储的特征并输入到编码器中去； 将编码器的输出、隐状态...'Loss Plot') plt.show() 注意事项 评价函数与迭代训练的过程类似，除了不使用 teacher forcing 机制，解码器的每一步输入都是前一步的预测结果、编码器输入和隐状态
对于模型的话，选择了一个比较简单的模型，两个双向的GRU模型，然后分别平均池化和最大池化，最后接到FC层。...训练的方式：训练模型我们固定了100个epoch,然后使用早停的策略，根据验证集上的性能，选择验证数据集上具有最佳准确率分数的模型作为最终模型，并评估其在测试数据集上的性能。 代码如下 1....trainable=False) x = SpatialDropout1D(0.2)(embedding(content)) x = Bidirectional(CuDNNGRU...(200, return_sequences=True))(x) x = Bidirectional(CuDNNGRU(200, return_sequences=True))(x)...训练模型我们固定了100个epoch,然后使用早停的策略，根据验证集上的性能，选择验证数据集上具有最佳准确率分数的模型作为最终模型，并评估其在测试数据集上的性能。
模糊性和歧义性：语言中充满了歧义和不确定性，例如代词指代不明或双关语等。 领域知识依赖：某些情况下，推理需要特定的领域知识。 2.1 示例 前提：所有的医生都接受了医学培训。...典型的神经网络方法包括： 双向LSTM（BiLSTM）：用于捕获前提和假设的上下文依赖性。 注意力机制（Attention）：用于聚焦前提和假设之间的相关部分。...3.2.1 BiLSTM模型 双向LSTM是一种常用的序列模型，它通过前向和后向两个方向的LSTM单元来捕捉句子中每个单词的上下文信息。...import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import LSTM, Bidirectional, Dense, Embedding #...3.3.1 BERT模型在NLI中的应用 BERT通过双向编码器捕获上下文中的双向依赖信息。
歧义切分 歧义切分指的是通过词典匹配给出的切词结果和原来语句所要表达的意思不相符或差别较大，在机械切分中比较常见，比如下面的例子：“结婚的和尚未结婚的人”，通过机械切分的方式，会有两种切分结果：1，“结婚...针对正向逆向匹配的问题，将双向切分的结果进行比较，选择切分词语数量最少的结果。...有了三个矩阵和两个集合后，HMM问题最终转化成求解隐藏状态序列最大值的问题，求解这个问题最长使用的是Viterbi算法，这是一种动态规划算法，具体的算法可以参考维基百科词条，在此不详细展开。...，而Theano和TensorFlow支持GPU，因此使用keras可以使用GPU加速模型训练。...常见的神经网络模型如CNN，RNN等，使用keras都可以很快搭建出来，开发人员只需要将数据准备成keras需要的格式丢进网络训练即可。
它允许模型学习句子的双向表示。...对于 PyTorch，这需要从PreTrainedModel继承；对于 TensorFlow，这需要从TFPreTrainedModel继承。...framework（str，可选）— 要使用的框架，"pt"适用于 PyTorch 或"tf"TensorFlow。必须安装指定的框架。 如果未指定框架，则默认为当前安装的框架。...{“word”: “D”, “entity”: “TAG2”}, {“word”: “E”, “entity”: “TAG2”}] 请注意，两个连续的 B 标签最终将成为不同的实体。...当存在歧义时，单词将简单地使用单词的第一个标记的标签。 “average” ：（仅适用于基于单词的模型）将使用SIMPLE除单词之外的策略，不能以不同的标签结束。
分词的难点在于消除歧义，分词歧义主要包括如下几个方面： 交集歧义, 例如： 研究/ 生命/ 的/ 起源 研究生/ 命/ 的/ 起源 组合歧义，例如： 他 / 从 / 马 / 上...三词语块生成规则是： 在对句子中的某个词进行切分时，如果有歧义拿不定主意，就再向后展望两个汉语词，并且找出所有可能的三词语块。在所有可能的三词语块中根据如下四条规则选出最终分词结果。...具体地，首先对语料的字进行嵌入，得到字嵌入后，将字嵌入特征输入给双向LSTM，输出层输出深度学习所学习到的特征，并输入给CRF层，得到最终模型。[9] ? 图3 一个深度学习框架 3....如果是简单的序列标注问题，那么取得分最高的标签即可，但是在中文分词问题中，当前字的标签与前一个字的标签密切相关，例如若前一个字标签为S（单字成词），则当前字的标签只可能为S或B（词首），为了利用上述信息，我们引入状态转移和...实际上，模型中存在很大一部分特征的权重很小，对于计算状态序列的分数影响微乎其微，因此可以通过统计特征的权重对模型进行压缩，将对计算分数结果影响特别小的特征从模型中删除。
引入双向LSTM层作为特征提取工具，LSTM拥有较强的长序列特征提取能力，是个不错的选择。...中文输入经过双向LSTM层的编码之后，需要能够利用编码到的丰富的信息，将其转化成NER标注序列。通过观察序列，预测隐藏状态序列，CRF无疑是首选。...LSTM的输出=观测序列Y=一句话，CRF输出=隐状态序列X=标记序列，CRF使用维特比算法解码得到隐藏状态序列S(s1,s2,…st+1)。...最终得到最合理的标注序列结果。...其二，命名实体歧义严重，消歧困难。
这种方法的优势在于其简单性和速度，但它可能无法处理未知词汇或歧义情况。相较于神经网络非常容易实现，也不需要麻烦的数据预处理，还不需要修改数据格式，主要算法就是字符串匹配。...在分词模型中，双向LSTM可以很好地处理中文分词中的歧义问题，提高分词的准确性。 具体来说，双向LSTM可以将输入序列分别从前向后和从后向前进行处理，得到两个输出序列。...在分词模型中，双向LSTM可以很好地处理中文分词中的歧义问题。例如，在中文分词中，一个汉字可能既可以作为一个词语的开始，也可以作为另一个词语的中间部分。...这种歧义问题可以通过双向LSTM来解决，因为双向LSTM可以同时考虑当前位置之前和之后的上下文信息，从而更好地判断当前位置的标记。...但在处理未知词汇和复杂的歧义情况时，其性能下降明显，甚至直接无法进行划分。 基于神经网络的双层双向LSTM方法： 该方法在测试数据上表现出更好的适应性，能够更好地处理未知词汇和歧义情况。
根据他的职位等级，他获得了“广泛访问安全和保密的内部数据库”的权限，这其中包含他最终偷窃的自动驾驶项目的商业秘密和知识产权。 ?...（详情：https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases/download/v1.8.15/kubernetes.tar.gz） 6、机器学习库 TensorFlow...1.9.0 发布，常规更新版本 机器学习库 TensorFlow 1.9.0 已发布，该版本没有重大更新，只是一个常规更新版本。...主要功能和改进 ● Update tf.keras to the Keras 2.1.6 API. ● Added tf.keras.layers.CuDNNGRU and tf.keras.layers.CuDNNLSTM...（详情：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0） 7、Gradle 4.9 RC2 发布，项目自动化构建工具 Gradle
（大公司或许有，但没有开源）本文暂且梳理一下，尝试围绕深度学习和 短文本处理的方方面面就最简单的概念进行一次梳理，并且试图思考一个问题： 深度学习处理中文短文本的最终效果是什么？...4.2受限玻尔兹曼机 玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）是一种引入了模拟退火思想的无向图模型，其根据无向图节点的状态和节点之间的互联权重定义整个系统的能量状态，并指定输入节点和输出节点为可见节点...tensorflow比较中规中矩，我不认为其他几个库在后期能比他强多少，毕竟google出品，哈哈。现在不少企业都已经开始用tensorflow进行一些工程实践，大势所趋，同志们站好队啊。...如该项目所述，作者使用了双向 LSTM 来构建整个模型，这也许是作者对分词性能非常有信心的原因。...在中文分词上，基于神经网络的方法，往往使用「字向量 + 双向 LSTM + CRF」模型，利用神经网络来学习特征，将传统 CRF 中的人工特征工程量将到最低。 ?
由于AR语言模型仅被训练为编码单向上下文(向前或向后)，因此它在建模深层双向上下文时并没有产生效果。相反的是下游语言理解任务，通常需要双向上下文信息。...由于密度估计不是目标的一部分，BERT可以利用双向上下文进行重建。直接的好处就是这消除了AR语言建模中的双向信息差距，从而提高了性能。...作为一种解决方案，研究者们提出重新参数化Transformer(-XL)网络，以消除歧义。...以下是XLNet-Large和Bert-Large的一些比较： 阅读理解任务 文本分类任务 ClueWeb09-B文档排名任务 在最终的20项任务中，XLNet的表现优于...发布模型 截至目前，已提供以下模式： XLNet-Large, Cased：24-layer, 1024-hidden,16-heads, 每个.zip文件包含三个项： TensorFlow
tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn...sequence_length=None,# 序列长度 initial_state_fw=None,#前向rnn_cell的初始状态 initial_state_bw=None,#反向rnn_cell...的初始状态 dtype=None,#数据类型 parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False,...定义前向和反向rnn_cell 定义前向和反向rnn_cell的初始状态 准备好序列 调用bidirectional_dynamic_rnn import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...多层双向rnn 多层双向rnn(cs224d) 单层双向rnn可以通过上述方法简单的实现,但是多层的双向rnn就不能使将MultiRNNCell传给bidirectional_dynamic_rnn
很多模型都同时有 TensorFlow 和 PyTorch 两种版本，但像 Transformer 和 BERT 等拥有谷歌官方实现的模型，作者只提供了 PyTorch 实现。...基于注意力机制的双向 LSTM 作者用不到 90 行代码简单介绍了如何用双向 LSTM 与注意力机制构建情感分析模型，即使使用 TensorFlow 这种静态计算图，Tae Hwan Jung 借助高级...总的而言，模型先利用双向 LSTM 抽取输入词嵌入序列的特征，再使用注意力机制选择不同时间步上比较重要的信息，最后用这些信息判断输入句子的情感倾向。...如下所示，模型主要根据前面双向 LSTM 输出的结果（output）与最终隐藏状态之间的余弦相似性计算怎样为输出结果 output 加权，加权得到的上下文向量 context 可进一步用于计算最终的预测结果...Transformer 机器之心曾解读过基于 TensorFlow 的 Transformer 代码，总体而言代码量还是比较大的，其中包括了各模块的可视化与预处理过程。
首先通过上一篇介绍过的 word embedding 层的取词作用得到词向量， 接着经过一个双向 LSTM 单元学习序列的特征表示，这个特别表示最终作为条件随机场 CRF 的输入完成最终的序列标注任务。...条件随机场 使用神经网络模型解决问题的思路通常都是：前层网络学习输入的特征表示，网络的最后一层在特征基础上完成最终任务。...sk 是定义在结点上的特征函数，称为状态特征，依赖于当前位置，表示对于观察序列 X 及其 i 位置的标记概率。λj 和 μk 分别是转移特征函数和状态特征函数对应的权值。...假设有 K1 个转移特征，K2 个状态特征，定义特征函数 ? ： ? 再对转移特征和状态特在各个位置 i 求和有： ? 于是条件概率 P(Y|X) 可以写为： ? ?...组织输入数据格式。 运行结束将会在 data 目录下看到如下内容。
双向RNN实际上仅仅是两个独立的RNN放在一起, 本博文将介绍如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn ?...单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()....的初始状态 dtype=None,#数据类型 parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False,...定义前向和反向rnn_cell 定义前向和反向rnn_cell的初始状态 准备好序列 调用bidirectional_dynamic_rnn import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...多层双向rnn ?
关键词：GloVe、内部和外部评估、超参数对类比评估任务的影响、人类判断与词向量距离的相关性、使用上下文处理歧义、窗口分类 第4讲：词窗口分类和神经网络 ?...关键词：依存分析 第7讲：TensorFlow简介 ? 第7讲介绍了TensorFlow。TensorFlow是一个开源软件库，用于使用数据流图（data flow graphs）进行数值计算。...关键词：TensorFlow 第8讲：循环神经网络和语言模型 ? 第8讲介绍传统语言模型、RNN，以及RNN语言模型。...本讲还回顾了一些重要的训练问题和技巧，用于其他序列任务的RNN，以及双向RNN（bidirectional RNNs）和deep RNNs。 第9讲：机器翻译、LSTM和GRU ?...关键词：语言模型、RNN、双向RNN、deep RNN、GRU、LSTM 第10讲：神经机器翻译和注意力模型 ?
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