②隐藏层: 一个形状为V×N的参数张量W1,一般称为word-embedding,N表示每个词的词向量长度,我们假设为128。输入张量和word embedding W1进行矩阵乘法,就会得到一个形状为C×N的张量。综合考虑上下文中所有词的信息去推理中心词,因此将上下文中C个词相加得一个1×N的向量,是整个上下文的一个隐含表示。
因此,我们希望将每个单词标记编码到某个向量中,该向量表示某种“单词”空间中的某个点。一个最 直观 的 原因 是 , 也许 确实 存在 一些 N-dimensional 空间 (such N <<13 million) 足以 对 目标语言 所有 的 语义 进行 编码。每个维度都会编码一些我们使用语音传递的意义。例如,语义维度可能表示时态(过去、现...
【Hello NLP】CS224n学习笔记[1]:词向量从而何来 相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是,对于人工智能的征途来说,NLP才是皇冠上的那颗珍珠,它美丽却又难以摘取,当NLP的问题解决了,机器才真正具备了理解、思...
【课程笔记】CS224n深度自然语言处理(一) 第一节课是一个课程的介绍,没有涉及太多的知识方面的内容。 因为小艾已经有了很长时间的在NLP入门阶段跌跌撞撞了,所以对于为什么人类语言难以理解,已经有了比较深刻的认识,所以第一课没有做笔记,很快看完了,只留存了两张截图。 正式第一讲:Word Vector(Skip-Gram model...
一个过滤器就是一个向量,卷积运算的子运算实际上就是与某个ngram的内积,内积代表相似性。于是卷积核实际上在挑选与自己相似的那种pattern,比如正面情感的ngram。池化卷积不是最终目的,最终目的是将卷积结果输入到其他网络中去。在不补零的情况下,卷积结果c中有n−h+1个数,与n有关;而我们想要一个定长的输入...
简介:本文将介绍Contextual Word Representations和Pretraining BERT的原理,以及它们在自然语言处理中的重要性和应用。我们将从创新的角度来探索BERT和GPT的结构,以及ELMO的双向特征提取方式。同时,我们还将探讨词向量的表示方法,包括Word2vec、GloVe和fastText等,以及如何解决unknown-word的问题。通过这些内容,读者将能够深入...
【CS224N笔记】一文详解神经网络来龙去脉 作者:艾春辉 学校:华北电力大学、苏州大学准研究生 编辑:王萌(澳门城市大学) Neural Networks The structure of the neural network A neuron can be a binary logistic regression unit 公式形式: b: We can have an “always on” feature, which gives a class ...
这次课推导RNN,介绍各种训练技巧和拓展变种。梯度消失的推导很详细,用Python演示很直观,也给出了用裁剪防止梯度爆炸的直观解释。笔记里还补充了用于机器翻译时的5项改进。 语言模型 语言模型就是计算一个单词序列(句子)的概率($P(w_1,…,w_m)$)的模型。听上去很简单
CS224n笔记——机器翻译与GRU,LSTM 传统的机器翻译系统在不同的阶段用了很多不同的独立算法,加上庞大的人工特征工程,整个模型非常复杂,代价高昂。而深度学习则提供了一个统一的模型,一个统一的最终目标优化函数,一个完整的end-to-end模型。 假定现在我们的任务是把"Echt dicke Kiste "f翻译为"Awesome sauce"。
【NLP】CS224N课程笔记|词向量I: 简介, SVD和Word2Vec NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@Ryan 知乎| 机器学习课程笔记 课程笔记系列,持续更新中 1、Introduction to Natural Language Processing 1.1 What is so special about NLP? 人类的语言有什么特别之处?人类语言是一个专门用来表达意义的系统,而不是由...