本实验实现了基于 LSTM 的语言模型训练及测试 基于门控的循环神经网络(Gated RNN) 门控循环单元(GRU) 门控循环单元(GRU)具有比传统循环神经网络更少的门控单元,因此参数更少,计算效率更高。GRU通过重置门和更新门来控制信息的流动,从而改善了传统循环神经网络中的长期依赖问题。 长短期记忆网络(LSTM) 长短期...
vanillaRNN是相比于LSTMs和GRUs简单的循环神经网络,可以说是最简单的RNN。 RNN结构 RNN的一个特点是所有的隐层共享参数(U,V,W),整个网络只用这一套参数。 RNN前向传导 st=tanh(Uxt+Wst−1) ot=softmax(Vst) st为t时刻隐层的状态值,为向量。 ot为t时刻输出的值(这里是输入一个xt就有一个输出ot,这个...
在 8.1节中我们以⼀种相当特别的⽅式做到了这⼀点:当序列变得太⻓⽽不能被模型⼀次性全部处理时,我们可能希望拆分这样的序列⽅便模型读取 在介绍该模型之前,我们看一下总体策略。假设我们将使用神经网络来训练语言模型,模型的中的网络一次处理具有预定义长度(例如n个时间步)的一个小批量序列。现在的...
RNN即循环神经网络,为何叫循环呢?因为不管RNN有多长,它实际上都是在「同一个神经网络中不断循环」,例如图中话的4个隐层神经网络,实际上都是同一个,因此他们的「权重都是一样」的,只是根据输入的不同,而产生不同的输出。 有了这样的结构,使得RNN具有以下这些优点: 可以处理任意长度的输入 模型的大小不随输入...
一、搭建循环神经网络 循环神经网络(RNN)对于自然语言处理和其他序列任务非常有效,因为它们具有”记忆“功能。它们可以一次读取一个输入 (如单词),并且通过隐藏层激活从一个时间步传递到下一个时间步来记住一些信息/上下文,这允许单向RNN从过去获取信息来处理后面的输入,双向RNN可以从过去和未来中获取上下文。 声明: 上...
循环神经网络-语言模型 在构建语言模型中,我们需要理解n元模型以及网络架构。 一、 n元语法 n元语法通过马尔可夫假设简化模型,马尔科夫假设是指一个词的出现只与前面n个词相关,即n阶马尔可夫链(Markov chain of ordern)。 来看以下几个例子,下面分别是1元,2元,3元语法模型的结果。
语言模型和循环神经网络 一、语言模型 1、简介 简单来讲,语言模型就是通过对预测接下来会出现什么词这个任务建模得到的一个模型。下图就是一个简单的语言建模的示例: 同时还可以将...
1.语言模型 1.1 语言模型的计算 1.2n nn元语法的定义 2.循环神经网络RNN 2.2 含隐藏状态的循环神经网络 注意:即便在不同时间步,循环神经网络也始终使用这些模型参数。因此,循环神经网络模型参数的数量不随时间步的增加而增长。 import torchX, W_xh = torch.randn(3, 1), torch.randn(1, 4)H, W_hh =...
之前我们已经了解过n-gram语言模型和前馈神经网络语言(NNLM),今天我们简单地看一下循环神经网络语言模型。那么首先看一下为什么要把RNN用到语言模型中呢? 首先循环神经网络语言模型(RNNLM)是想要解决前馈神经网络模型窗口固定的问题。其次,前馈神经网络模型假设每个输入都是独立的,但是这个假设并不合理。循环神经网络的结...
task02打卡 语言模型与循环神经网络 语言模型 语⾔模型(language model)是⾃然语⾔处理的重要技术。⾃然语⾔处理中最常⻅的数据是⽂本数据。我们可以把⼀段⾃然语⾔⽂本看作⼀段离散的时间序列。假设⼀段⻓度为T的⽂本中的词依次为w1,w2,…,wTw1,w2,…,wT,那么在离散的时间序列中...