我还使用在github上找到的更干净的数据集运行了结果。 我为LSTM尝试了几种模型,这些模型主要改变了批次大小,隐藏层。随着反向传播char令牌(bptt)数量的增加,训练char级模型变得越来越困难。现在让我们主要关注文本生成部分。该模型一次输出一个字符,我们的目标是生成一堆(看似可理解且可能很有趣)的文本。可以采用许多...
Keras:https://keras.io/,keras的backend有,theano,TensorFlow、CNTk,这里我使用的是TensorFlow。 下面我们就开始搭建LSTM,实现mnist数据的分类。 step 0 加载包和定义参数 mnist的image是28*28的shape,我们定义LSTM的input为(28,),将image一行一行地输入到LSTM的cell中,这样time_step就是28,表示一个image有28行,L...
从NN到RNN再到LSTM(附模型描述及详细推导)——(一)NN、 从NN到RNN再到LSTM(附模型描述及详细推导)——(二)RNN、 从NN到RNN再到LSTM(附模型描述及详细推导)——(三)LSTM。 Softmax回归:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 反向传播算法的解释:Principles of training ...
CharLstm_color4.svg DQN Results.ipynb DQN Training iTorch.ipynb DQN Training.ipynb Deep Learning with Torch.ipynb MLP.dot MLP.svg MLP_Annotated.dot MLP_Annotated.svg MyMLPError.dot MyMLPError.svg NNGraph Tutorial.ipynb README.md cvpr-torch.pdf kk.dot kk.svg rnn_net.dot rnn_net.svg rnn...
创建lstm层,首先定义get_a_cell函数用于创建单个lstm的cell单元,然后通过循环调用堆叠形成循环神经网络。get_a_cell有两个参数,lstm_size表示其隐藏层规模,keep_prob表示dropout比例,之前都有讲过。tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell用于创建lstm的cell(此外,还有rnn_cell.GRUCell以及rnn_cell.BasicRNNCell等,就是每个ce...
已经有了一个input的数字表达(index),我们要把它变成LSTM需要的数组格式:[样本数,时间步伐,特征] 对于output,我们在Word2Vec里学过,用one-hot做output的预测可以给我们更好的效果,相对于直接预测一个准确的y数值的话。 n_patterns =len(x) n_vocab=len(chars)#把x变成LSTM需要的样子x = numpy.reshape(x,...
在基本的RNN单元中,只有一个隐藏状态,对于长距离的记忆效果很差(序列开始的信息在后期保留很少),而且存在梯度消失的问题,因此诞生了许多变体,如LSTM、GRU等。本文介绍的Char-RNN就是选用LSTM作为基本模型。 2、char RNN原理 Char RNN 原理 上图展示了Char-RNN的原理。以要让模型学习写出“hello”为例,Char-RNN的...
1、JAVA中,char占2字节,16位。可在存放汉字 2、char赋值 char a='a'; //任意单个字符,加单引号。 char a='中';//任意单个中文字,加单引号。 char a=111;//整数。0~65535。十进制、八进制、十六进制均可。输出字符编码表中对应的字符。
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN
Clinical NER and Relation Extraction using Bi-Char-LSTMs and Random Forest ClassifiersArjun MaggeMatthew ScotchGraciela Gonzalez-HernandezPMLRInternational Workshop on Medication and Adverse Drug Event Detection