下面附上一张 pack_padded_sequence 原理图(其实只是将三维的输入去掉PAD的部分搞成了二维的。在RNN前向的时候,根据batch_sizes参数取对应的时间步计算。)
如果你用过 PyTorch 进行深度学习研究和实验的话,你可能经历过欣喜愉悦、能量爆棚的体验,甚至有点像是走在阳光下,感觉生活竟然如此美好 。但是直到你试着用 PyTorch 实现可变大小的 mini-batch RNNs 的时候,瞬间一切又回到了解放前。
文本数据在处理的时候,由于各样本的长度并不一样,有的句子长有的句子短。抛开动态图、静态图模型的差异,由于需要进行矩阵运算,句长需要是等长的才可以,这就需要padding操作。padding一般是用最长的句子长度为最大长度,然后其他样本补0到最大长度,这样样本就是等长的了。
文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题,本文记录文本分类任务的基本流程,大部分操作使用了torch和torchtext两个库。
该文章介绍了在深度学习模型中,不同框架之间的区别和优劣。文章首先讨论了Keras和PyTorch这两个框架在深度学习模型开发中的优缺点,然后介绍了两种框架在特定场景下的使用方式。作者认为,尽管Keras和PyTorch的基本功能相似,但Keras更倾向于简化和自动化,而PyTorch则倾向于灵活性和动态计算。在特定场景下,比如需要快速原型设计或需要与PyTorch生态系统兼容的情况下,Keras可能更适合。然而,在需要更灵活、动态的模型构建,以及需要深入了解模型构建和调试的情况下,PyTorch可能更适合。
作者 | Thomas Wolf 编译 | 雁惊寒 情感情绪检测是自然语言理解的关键要素。最近,我们改造出了一个好用的情感理解集成系统,该系统前身是MIT媒体实验室的情感检测模型DeepMoji。 开源代码:https://github.com/huggingface/torchMoji 该模型最初的设计使用了TensorFlow、Theano和Keras,接着我们将其移植到了pyTorch上。与Keras相比,pyTorch能让我们更自由地开发和测试各种定制化的神经网络模块,并使用易于阅读的numpy风
深度学习现在发展十分迅猛,每天都会出现多种应用程序。而想要了解深度学习的最好方法就是亲自动手。尽可能尝试自己做项目。这将帮助你更深入地了解它们,并帮助你成为更好的深度学习实践者。
根据官方文档的介绍,此次增加了多个函数和功能,多方面的性能均实现提升。 重大变更 0.3 版本中删掉了 Variable.reinforce() 等随机函数,因为它们的功能有限,并且会影响到性能。设置随机函数的初衷是为了避免采样值的 book-keeping,在实际中,由于各种各样的原因,用户的代码中仍然会包括 book-keeping。他们引入了 torch.distributions 包来代替随机函数。 之前的代码如下: probs = policy_network(state) action = pr
2017 年初,Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上,针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch。一经发布,这款开源工具包就受到广泛关注和讨论,
包括3个文件 init.py, rnn.py, clip_grad.py, weight_norm.py 这里面是一些nn的工具,比如rnn中的序列打包成PackedSequence和解包还原成程度不等序列
本文用浅显易懂的方式解释了什么是“看图说话”(Image Captioning),借助github上的PyTorch代码带领大家自己做一个模型,并附带了很多相关的学习资源。 介绍 深度学习目前是一个非常活跃的领域---每天都会有许多应用出现。进一步学习Deep Learning最好的方法就是亲自动手。尽可能多的接触项目并且尝试自己去做。这将会帮助你更深刻地掌握各个主题,成为一名更好的Deep Learning实践者。 这篇文章将和大家一起看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理技术来构建一个有
深度学习正在给自然语言处理带来巨大的变革,例如机器翻译,情感分析,问答系统等落地实践。深度学习对NLP的影响主要有如下几点:
这一节总体上是一个对我们这一门课的一次proj的总结,这一次proj是一次深度学习(deep learning)模型的完整模型搭建,也是一个对于深度学习初学者来说极为具有挑战性的一次proj,因为会遇到各种各样意想不到的问题。因此这一篇文章也是一次完整的,从读取数据到跑出模型的全过程。
2018年的深度兴趣演化网络, DIEN(DeepInterestEvolutionNetWork)。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 一些你可能不知道的优质公众号! 这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。
Transformers 是一个强大的架构,但模型因其采用的自注意力机制,虽然能够有效地处理序列数据并捕获长距离依赖关系,但同时也容易导致在训练过程中出现OOM(Out of Memory,内存不足)或者达到GPU的运行时限制。
前一章Doc2Vec里提到,其实Doc2Vec只是通过加入Doc_id捕捉了文本的主题信息,并没有真正考虑语序以及上下文语义,n-gram只能在局部解决这一问题,那么还有别的解决方案么?依旧是通用文本向量,skip-thought尝试应用encoder-decoder来学习包含上下文信息和语序的句子向量。魔改后的实现可以看这里( ´▽`) github-DSXiangLi-Embedding-skip_thought
把转化成的矩阵先转化成LongTensor类型后(代码要求类型,所以必须转换成LongTensor类型,或者说至少要转换成torch类型),然后过定义好的embedding层,仔细观察就会发现,这里是按照字表值把embedding层随机生成的行取过来,即0取embedding第0行,1取第一行,所以abcd对应的0123,就去取出了embedding里的第0123行
在介绍LSTM各种参数含义之前我们还是需要先用一个例子(参考LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的?Scofield的回答)来理解LSTM。
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的混合前端的seq2seq模型部署。本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
作者 | 李理,环信人工智能研发中心vp,十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。
从数据集(Dataset)中构造神经网络输入时,遇到同一维度的的Feature元素个数不同的问题,比如:
作者 | Md Sohel Mahmood 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
输入id通常是传递给模型作为输入的唯一必需参数。它们是标记索引,标记的数字表示构建将被模型用作输入的序列。
这里将介绍如何从零开始,使用Transformer模型训练一个最小化的聊天机器人。该流程将尽量简化,不依赖预训练模型,并手动实现关键步骤,确保每一步都容易理解。
我们的任务是将ULMFit(Ruder等人,2018)等监督/半监督技术应用于Twitter美国航空公司情绪分析数据。
今天我们进入 Seq2Seq 的领域,了解这种更为复杂且功能强大的模型,它不仅能理解词汇(Word2Vec),还能把这些词汇串联成完整的句子。
TCP建立连接需要三次握手,分手需要四次握手,平时在网上看到很多次,但是还没有很理解。为什么分手要多一次?可能是刚开始追求女生的时候比较容易,到分手的时候就比较麻烦了吧。。。了解某个东西要从它的基础开始,我们先看看TCP的报文是怎么回事。
[work@db-testing-com06-vm3.db01.baidu.com python]$ python struct_pack.py
今天我想要解决一个非常流行的NLP任务,它叫做命名实体识别(NER)。简单来说,NER是从单词序列(一个句子)中抽取命名实体的任务。例如,给出下列句子:
作者:saiwaiyanyu 链接:https://juejin.im/post/5dd9e07b51882572f00c4523
为了建立一个基于内容的推荐系统,收集了西雅图152家酒店的酒店描述。正在考虑其他一些训练这种高质量清洁数据集的方法。
seq2seq还是很赞的,既能做翻译、又能做image captioning,还能做多标签。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中一个重要的研究方向。随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的自然语言处理方法逐渐成为主流。本文将介绍深度学习算法在自然语言处理中的应用,并探讨其在不同任务中的优势和挑战。
关于NLP的许多创新都是如何将上下文添加到单词向量中。常用的方法之一是使用递归神经网络。以下是递归神经网络的概念:
本文介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类,包括数据集准备、模型训练和评估以及部署。作者还介绍了如何使用TensorFlow进行图像字幕生成,并提供了示例代码。
torben dot egmose at gmail dot com [2009-03-22 11:40:43]
注意,具有相同名称和字段的namedtuple总是被认为具有相同的浅结构(即使check_types=True)。例如,这段代码将打印True:
作者:Charlotte77数学系的数据挖掘民工 博客专栏:http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号:Charlotte数据挖掘(ID:CharlotteDataMining) 上篇文章中我们讲解了 卷积神经网络的基本原理 ,包括几个基本层的定义、运算规则等。本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练,包括前向传播和反向传播,并自己手写一个卷积神经网络。如果不了解基本原理的,可以先看看上篇文章:【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本
如今,深度学习和机器学习算法正在统治世界。PyTorch是最常用的深度学习框架之一,用于实现各种深度学习算法。另一方面,基于学习的方法本质上需要一些带注释的训练数据集,这些数据集可以被模型用来提取输入数据和标签之间的关系。为了给神经网络提供数据,我们定义了一个数据加载器。
配置方式支持python/json/yaml,从mmcv的Config解析,其功能同maskrcnn-benchmark的yacs类似,将字典的取值方式属性化.这里贴部分代码,以供学习。
深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就,在 NLP 领域也是可以的。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似 n-gram 的关键信息),从而能够更好地捕捉局部相关性。
基于图的神经网络是强大的模型,可以学习网络中的复杂模式。在本文中,我们将介绍如何为同构图数据构造PyTorch Data对象,然后训练不同类型的神经网络来预测节点所属的类。这种类型的预测问题通常被称为节点分类。
情感分析,也被称为情绪分析或意见挖掘,是自然语言处理(NLP)的一个分支,旨在识别和提取文本中的主观信息,如情感、情绪或意见。
上期我们一起学习了静态RNN和动态RNN的区别, 深度学习算法(第16期)----静态RNN和动态RNN 我们知道之前学过的CNN的输入输出都是固定长度,今天我们一起学习下RNN是怎么处理变化长度的输入输出的?
作者 | 李理 环信人工智能研发中心 VP,十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。 (在阅读本文之前,建议你先阅读该系列的前两篇文章,附完整代码:①一文详解循环神经网络的基本概念,②实战 | 手把手教你用PyTorch实现图像描述) 本示例会介绍使用 seq2seq 网络来实现机器翻译,同时使用注意力机制来提高seq2seq的效果(尤其是长句)。 图5.24: seq2seq 模型 ▌sequence to s
Screenshot (15).png 上篇文章中我们讲解了卷积神经网络的基本原理,包括几个基本层的定义、运算规则等。本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练,包括前向传播和反向传播,并自己手写一个卷积神经网络。如果不了解基本原理的,可以先看看上篇文章:【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 卷积神经网络的前向传播 首先我们来看一个最简单的卷积神经网络: image.png 1.输入层---->卷积层 以上一节的例子为例,输入是一个4*4 的image,经过两个2
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中备受关注的研究领域之一,它旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。从智能助手到情感分析,NLP技术已经在各种领域中取得了巨大的成功。本文将带您深入探讨NLP的核心原理、常见任务以及如何使用Python和NLP库来实现这些任务。我们将从基础开始,逐步深入,帮助您了解NLP的奥秘。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云