LSTM: LSTM (Long Short-Term Memory,长短时记忆模型) 是目前使用最广泛的模型,它能够更好地对长短时依赖进行表达。 LSTM 与 GRU 类似,只是在隐藏层使用了不同的函数。这里有一篇非常好的文章来讲解 LSTM。 简书上也有一篇译文。 cs224d Day 1.深度学习与自然语言处理 主要概念一览 Day 2.TensorFlow 入门 Day...
1、高级LSTM及GRU:LSTM and GRU 2、期中复习 论文带读:基于转移的神经网络句法分析的结构化训练 作业:Recurrent Neural Networks: Language Modeling 循环神经网络语言建模 Week6 1、机器翻译、序列到序列、注意力模型:Machine Translation, Seq2Seq and Attention 2、GRU和NMT的进阶 论文带读:谷歌的多语种神经网络翻...
2.简单神经网络(Simple neural network) 3.更高级的使用LSTM、注意力机制的模型(More advanced model using LSTMs, attention) 特征就是一些对应提及的分类特征,比如词性、说话人信息等,额外特征是提及间特征,比如距离、文档类型之类的。 (下图是为了获取一个短语的特征表示) (这里才是如何根据每个短语的表示获取是否...
8. 在就是NLP的两条线路 一条是RNN—LSTM/GRU—seq2seq—加attention 一条是Transformer—self-attention—Bert系列的模型 9. bert的结构和应用都会让讲一遍。 面试官还问了下述这些问题: 1.先介绍一下自己。 2.你为什么从上一家公司离职? 3.你选择我们公司的理由是什么? 4.你还有什么要问我的吗? 技术面...
NLP 入门课程内容覆盖了词向量、RNN、LSTM、Seq2Seq 模型、机器翻译、注意力机制、Transformer 等等 NLP 领域的核心知识点。 【书籍】语音与语言处理 Speech and Language Processing #豆瓣 本书将深入的语言分析与健壮的统计方法结合起来,新版更是涉及了大量的现代技术,将自然语言处理、计算语言学以及语音识别等内容融...
起始点:序列模型 (LSTMs) 在 NLP 中占主导地位;还有CNNs、注意力等等,但是所有的模型基本上都不是很深入——不像计算机视觉中的深度模型 当我们为 NLP 构建一个类似视觉的系统时会发生什么 从字符级开始工作 4.2 VD-CNN 结构 VD-CNN 结构 整个系统和视觉神经网络模型中的 VGG 和 ResNet 结构有点像 ...
系统给了鲁迅,张爱玲,王小波,等几位作家的作品集,要求训练lstm模型提取诗人的风格,当给出一段文字时,预测这是哪位作家的作品。最终评分48/50 2. RL项目:机器人走迷宫 项目涉及DQN,让机器人自动走出迷宫。最终通过所有测试点,但是第三个测试点耗时较长,但是我已经累了,不想再做了。
而LSTM为了能记住长期的状态,在RNN的基础上增加了一路输入和一路输出,增加的这一路就是细胞状态,也就是图中最上面的一条通路。事实上整个LSTM分成了三个部分: 1)哪些细胞状态应该被遗忘 2)哪些新的状态应该被加入 3)根据当前的状态和现在的输入,输出应该是什么 ...
LSTM的结构设计也可以改善RNN中的梯度消失问题。 残差网络:Resnet 问题5:TensorRT的推理加速的原理是什么? TensorRT支持INT8和FP16的计算,通过在减少计算量和保持精度之间达到一个理想的trade-off,达到加速推断的目的。 TensorRT对于网络结构进行了重构和优化。主要体现在以下四个方面: ...
在这之前,只要的模型有 Attentive Reader (Hermann et al., 2015), Stanford Attentive Reader (Chen et al., 2016), Match-LSTM (Wang et al., 2017), BiDAF (Seo et al., 2017), Dynamic coattention network (Xiong et al., 2017), DrQA (Chen et al., 2017), R-Net (Wang et al., 2017...