首先输入数据会转换为对应的embedding，然后会加上位置偏置，得到最终的输入。 这里，为了结果的准确计算，我们使用常量来代表embedding，假设中文词表对应的embedding值分别是： ?...Query和每个key计算出来的，计算方法分为三步： 1）计算比较Q和K的相似度，用f来表示： ?...比如我们想要计算上图中machine和机、器、学、习四个字的attention，并加权得到一个输出，那么Query由machine对应的embedding计算得到，K和V分别由机、器、学、习四个字对应的...也就是说，机和机自身的相关性是2.37(未进行归一化处理),机和器的相关性是3.26，依次类推。我们可以称上述的结果为raw attention map。...也就是说， encoder_Q_split = tf.split(encoder_Q,2,axis=2)，执行这段代码的话，encoder_Q这个tensor会按照axis=2切分成两个同样大的tensor
首先输入数据会转换为对应的embedding，然后会加上位置偏置，得到最终的输入。...Query和每个key计算出来的，计算方法分为三步： 1）计算比较Q和K的相似度，用f来表示： ?...比如我们想要计算上图中machine和机、器、学、习四个字的attention，并加权得到一个输出，那么Query由machine对应的embedding计算得到，K和V分别由机、器、学、习四个字对应的...也就是说，机和机自身的相关性是2.37(未进行归一化处理),机和器的相关性是3.26，依次类推。我们可以称上述的结果为raw attention map。...也就是说， encoder_Q_split = tf.split(encoder_Q,2,axis=2)，执行这段代码的话，encoder_Q这个tensor会按照axis=2切分成两个同样大的tensor
. # ====================================== # Numpy:reshape 把原来的数据直接修改 # tensorflow中 # tf.reshape:创建新的张量...plt.set_shape([3,2]) # shape=(3,2) plt.set_shape([4,2]) # 此时不能修改 # 动态形状 (注意元素个数不能改变,可跨维度) new_plt=tf.reshape...tf.cost(原来数据,新类型) # =========================== # 数据拼接 a=[[1,2,3],[4,5,6]] b = [[7,8,9],[10,11,12]] # tf.concat...========================================== # 线性回归原理及实现 # 1,转备好特征和目标值 # 2,建立模型 模型参数必须是变量 # 3,求损失函数,误差...# 解决方案:重新设计网络,调整学习率,使用梯度截断,使用激活函数 train_op = youhua.minimize(loss) # 收集tensor
这一组合系统采用随机梯度下降的端到端训练，损失函数的最大值变分主要取决于对数似然函数的数据。...网络的总损失 L 是重建和潜在损失之和的期望值： 对于每个随机梯度下降，我们使用单个 z 样本进行优化。...因此，总损失等于解码器和之前数据的预期压缩量。 改善图片 正如 Eric Jang 在他的文章中提到的，让我们的神经网络仅仅“改善图像”而不是“一次完成图像”会更容易些。...在一个递归的 VAE 模型中，编码器在每一个 time-step 会接收整个输入图像。...实际应用便是如此吗？ 虽然可以直观地将注意力机制描述为一种裁剪，但实践中使用了一种不同的方法。在上面描述的模型结构仍然精确的前提下，使用了 gaussian filters 矩阵，没有利用裁剪的方式。
这一组合系统采用随机梯度下降的端到端训练，损失函数的最大值变分主要取决于对数似然函数的数据。...动态更新的注意机制用于限制由编码器负责的输入区域和由解码器更新的输出区域 。简单地说，这一网络在每个 time-step 都能决定“读到哪里”和“写到哪里”以及“写什么”。 ?...对于每个随机梯度下降，我们使用单个 z 样本进行优化。...因此，总损失等于解码器和之前数据的预期压缩量。 改善图片 正如 EricJang 在他的文章中提到的，让我们的神经网络仅仅“改善图像”而不是“一次完成图像”会更容易些。...在一个递归的 VAE 模型中，编码器在每一个 timestep 会接收整个输入图像。
conv_output) batch_size = conv_shape[0] output_size = conv_shape[1] conv_output = tf.reshape...output_size, output_size, 3, 5 + NUM_CLASS)) #[none,13,13,3,15]13为特征图尺寸，3为每个单元格anchor的数量，5为单元格的x,y,w,h和置信度...的最小的方框的面积 giou = iou - 1.0 * (enclose_area - union_area) / enclose_area #用giou替代iou，会避免两个...box无交集，梯度为零无法优化的情况。...conv_shape[0] output_size = conv_shape[1] input_size = STRIDES[i] * output_size #416 conv = tf.reshape
axis=1)) # np.expand_dims()扩张维度 # 得到一个num_examples*num_words的二维数组，数据类型为布尔型，目的是对句长进行截断...构建时只要设定两个超参数：num_units和sequence_length。...] output_states是一个(output_state_fw, output_state_bw) 元组，分别是前向和后向最后一个Cell的Output，output_state_fw和output_state_bw...的类型都是LSTMStateTuple，这个类有两个属性c和h，分别表示Memory Cell和Hidden State，如下图： ?...# 将两个LSTM的输出合并 output_fw, output_bw = outputs output = tf.concat([output_fw, output_bw], axis=-1) #
另外我们会介绍张量运算的广播机制。 本篇我们介绍张量的结构操作。 一，创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...tf.reshape可以改变张量的形状，但是其本质上不会改变张量元素的存储顺序，所以，该操作实际上非常迅速，并且是可逆的。...和tf.reshape相似，它本质上不会改变张量元素的存储顺序。 张量的各个元素在内存中是线性存储的，其一般规律是，同一层级中的相邻元素的物理地址也相邻。...类似，可以用tf.concat和tf.stack方法对多个张量进行合并，可以用tf.split方法把一个张量分割成多个张量。...tf.concat和tf.stack有略微的区别，tf.concat是连接，不会增加维度，而tf.stack是堆叠，会增加维度。
和tf.name_scope()不同，tf.variable_scope()也会修改，影响通过tf.get_variable()创建的变量和张量，如： with tf.variable_scope("scope...但是，这里有一个特殊情况，那就是当你的其中一个操作数是一个某个维度为一的张量的时候，TF 会隐式地填充它的单一维度方向，以确保和另一个操作数的形状相匹配。...八、控制流操作：条件和循环 在构建复杂模型（如循环神经网络）时，你可能需要通过条件和循环来控制操作流。 在本节中，我们将介绍一些常用的控制流操作。 假设你要根据谓词决定，是否相乘或相加两个给定的张量。...使用张量数组可以使效率更高吗？ 九、使用 Python 操作设计核心和高级可视化 TensorFlow 中的操作核心完全用 C++ 编写，用于提高效率。...许多 TensorFlow 操作可以操作不同维度和形状的张量。 这在使用 API 时很方便，但在出现问题时可能会导致额外的麻烦。
比赛时间 大赛分为第一赛季、第二赛季和总决赛三个阶段 第一赛季为实体抽取 第二赛季为关系抽取 第三赛季为总决赛 比赛数据 数据为相关教科书或者文献 ?...image.png 以及测试数据和需要提交的格式 ?...emb_size] :return: [batch_size, num_steps, cnn_output_width] """ #ft.expand_dims会向...=[self.num_tags])) pred = tf.nn.xw_plus_b(idcnn_outputs, W, b) return tf.reshape...24 高：3 血：22 压：25 char_inputs=[3,22,23,24,3,22,25] #高血糖 和 高血压 seg_inputs 高血糖=[1,2,3] 和=[0]
FNN几个能想到的问题有 非端到端的模型，一点都不优雅有没有 最终FNN的表现会一定程度受到预训练FM表现的限制，神经网络的最大信息量<=FM隐向量和权重所含信息量，当然这不代表FNN会比FM差因为FM...在前一篇我们就说过MLP理论上可以提炼任意信息，但也因为它太过general导致最终模型能学到模式受数据量的限制会非常有限，PNN借鉴了FM的思路来帮助MLP学到更多特征交互信息。...之前的Wide是一个LR，输入是离散特征和交互特征，交互特征会依赖人工特征工程来做cross。...Deep部分和Wide部分共享N*K的Embedding输入层，然后跟两个全联接层 ? Deep和Wide联合训练，模型最终的输出是FM部分和Deep部分权重为1的简单加和。...联合训练共享Embedding也保证了二阶特征交互学到的Embedding会和高阶信息学到的Embedding的一致性。
如果乘以的权重是小于1的数，比如0.9，0.9会不断地乘以误差，最终这个值传递到初始值时，误差就消失了，这称为梯度消失或梯度离散。...反之，如果误差是一个很大的数，比如1.1，则这个RNN得到的值会很大，这称为梯度爆炸。...；最后的输出会基于主线剧情和分线剧情。...一般截断的反向传播是：在当前时间t，往前反向传播num_steps步即可。如下图，长度为6的序列，截断步数是3，Initial State和Final State在RNN Cell中传递。...如下图所示，每个batch进行单独的截断反向传播。此时的batch会保存Final State，并作为下一个batch的初始化State。
交叉熵损失函数一般用随机梯度下降（SGD） 算法来求解 BPR 损失函数 传统的矩阵分解是一种 point-wise 算法，很多实验表明, 并不是错误率越低最终的推荐表现就越好，它可能的原因有 衡量错误率和排序表现的指标之间存在差异...tf.nn.embedding_lookup(movie_emb, item) # input = tf.multiply(user_vec, item_vec) input = tf.concat...梯度下降方法更新每一层参数 NeuMF 模型的结构为 ?...经过MLP处理后，用户和物品的向量分别变成了稠密向量Pi,Qj 。用余弦相似度计算，用户对物品的评分 ? 。用梯度下降求解模型参数 DMF 模型的结构如下 ?...可以看出正样本的权重会按照用户的分数的高低进行归一化。
25%=75% 因此会分别在 Xt-3 和 Xt-8 这两处有依赖关系。...这解决了图形界限梯度的问题，并且时间步 9999 的错误一直传播到时间步0。不幸的是，由于消失/爆炸的梯度问题，这种反向传播不仅（通常过于耗费计算）耗时，而且也是无效的。...因此处理非常长序列的通常模式是通过反向传播错误来“截断”我们的反向传播，最大限度地取 n 个 step。...也就是说，如果我们有一个长度为 49 的序列，并选择 n = 7，我们会反复传播整个 7 个步骤中的 42 个错误。这不是我们在 Tensorflow 中采用的方法。...请参阅 Tensorflow 关于截断反向传播的书面报告（“[截断后向传播]可以通过提供长度[n]，并在每次迭代之后进行反向传递。“）。
，用于位置，人员，组织和杂项。...像大多数NLP系统一样，我们在某些时候会依赖于递归神经网络。 但在深入研究我们模型的细节之前，让我们分成3个部分： Word表示：我们需要使用稠密表示。对于每个单词。...max_length of sentence) word_lengths = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, None]) “等等，我们可以像这样使用 None 吗？...char_hidden_size]) # shape = (batch, sentence, 2 x char_hidden_size + word_vector_size) word_embeddings = tf.concat...cell_bw, word_embeddings, sequence_length=sequence_lengths, dtype=tf.float32) context_rep = tf.concat
神经网络的训练，需要利用小批次数据（mini-batch），来近似得到关于神经元权重的损失函数梯度。在训练过程中，随机批次操作能防止过拟合和降低硬件压力。...在示意图中，batch_size（批数据数量）为3，truncated_backprop_length（截断反传长度）为3，total_series_length（全局长度）为36。...(current_input, [batch_size, 1]) input_and_state_concatenated = tf.concat(1, [current_input, current_state...在训练开始时，这些层由于展开后占据了太多的计算资源，因此要在有限的时间步内截断。在每个批次训练时，网络误差反向传播了三次。...图7：各图分别为Loss，训练的输入和输出数据（蓝色和红色）以及预测回波（绿色）。 尖峰的产生原因是在新的迭代开始时，会产生新的数据。由于矩阵重构，每行上的第一个元素与上一行中的最后一个元素会相邻。
因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...input_tensor：待求和的tensor; axis：指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和; keepdims：是否保持原有张量的维度，设置为True，结果保持输入tensor的形状，设置为False，结果会降低维度...这里需要注意的是，axis可以为负数，此时表示倒数第axis个维度，这和Python中列表切片的用法类似。 1.3 例子 下面举个多维tensor例子简单说明。...9+10+11+12] [13+14+15+16 17+18+19+20 1+22+23+24]] 1.4 DIN使用 在DIN中使用之处如下： self.item_eb = tf.concat...([self.mid_batch_embedded, self.cat_batch_embedded], 1) self.item_his_eb = tf.concat([self.mid_his_batch_embedded
主要是将特征one-hot或multi-hot（主要是对用户历史行为数据）后再embedding，值得注意的是，每个用户的历史点击个数是不相等的，但需要变成一个固定长的向量，所以对于multi-hot的特征会多做一个...因此Leaky Relu在左边小于0的部分也给一定的梯度即y=ax。...也就是说会惩罚那些出现频率低的item。...click_seq, noclick_seq, mask, stag = None): mask = tf.cast(mask, tf.float32) click_input_ = tf.concat...([h_states, click_seq], -1) #正例 noclick_input_ = tf.concat([h_states, noclick_seq], -1) #负例
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