同时,在一维卷积中卷积核有3个参数,分别是输入通道数in_hannels、宽度width和输出通道数out_channels。在ELMo模型中,每个单词的最大长度max_characters_per_token为50;字符嵌入维度char_embed_dim为16,即图10-2中的channels为16;并且采用了宽度分别为1、2、3、4、5、6、7的卷积核,其中卷积核的数量分别为32、3...
tf1.2就可以运行,当然有些时间需要预装他们的allennlp,原生的是自带训练模块。 那么基于此,UKPlab(deeplearning4)改编了一个版本UKPLab/elmo-bilstm-cnn-crf,配置为py3 + tf1.8,而且应用在了bilstm-cnn-crf任务之中。两个版本因为对tf版本要求不一,所以最好用他们的docker。 预训练模型: 还有tensorflow hub之中...
传入学习速率参数optimizer =tf.train.AdamOptimizer(config.training.learningRate)#计算梯度,得到梯度和变量gradsAndVars =optimizer.compute_gradients(cnn.loss)#将梯度应用到变量下,生成训练器trainOp = optimizer.apply_gradients(gradsAndVars, global_step=globalStep)#用summary绘制tensorBoardgradSummaries =[]forg,...
I like deep learning. I like NLP. I enjoy flying. 则其共现矩阵X如下: 矩阵定义的词向量在一定程度上缓解了one-hot向量相似度为0的问题,但没有解决数据稀疏性和维度灾难的问题。 (2). SVD(奇异值分解) 既然基于co-occurrence矩阵得到的离散词向量存在着高维和稀疏性的问 题,一个自然而然的解决思路是对...
epoches=10evaluateEvery=100checkpointEvery=100learningRate=0.001classModelConfig(object): embeddingSize=256# 这个值是和ELMo模型的output Size 对应的值 hiddenSizes= [128] # LSTM结构的神经元个数 dropoutKeepProb=0.5l2RegLambda=0.0classConfig(object): ...
在此之前的 Word Embedding 本质上是个静态的方式,所谓静态指的是训练好之后每个单词的表达就固定住了,以后使用的时候,不论新句子上下文单词是什么,这个单词的 Word Embedding 不会跟着上下文场景的变化而改变,所以对于比如 Bank 这个词,它事先学好的 Word Embedding 中混合了几种语义,在应用中来了个新句子,即使从...
I like deep learning. I like NLP. I enjoy flying. 则其共现矩阵X如下: 矩阵定义的词向量在一定程度上缓解了one-hot向量相似度为0的问题,但没有解决数据稀疏性和维度灾难的问题。 奇异矩阵分解 既然基于共现矩阵方法得到的词向量存在着高维、稀疏性的问题,一个自然而然的解决思路是对原始词向量进行降维,从而...
(all_train_tokens=35479, batch_size=128, cell_clip=3.0, data_path=None, dev_interval=10000, dropout=0.1, embed_size=512, enable_ce=False, hidden_size=4096, learning_rate=0.2, load_dir='', load_pretraining_params='', local=True, log_interval=10, max_epoch=10, max_grad_norm=10.0,...
Members More Log In 0 Dr Elmot brain&eyedock_juicelmot_VitaElmot yeastDock_infectionFighter_immunoElmot Add a Title KrazeKabann_katoushelmot_tooleemen 21457375_1714641425249784_6514843845132649499_o specialElmot HealingCream 22042049_1546012428792652_9077640611270798635_o ...
(all_train_tokens=35479, batch_size=128, cell_clip=3.0, data_path=None, dev_interval=10000, dropout=0.1, embed_size=512, enable_ce=False, hidden_size=4096, learning_rate=0.2, load_dir='', load_pretraining_params='', local=True, log_interval=10, max_epoch=10, max_grad_norm=10.0,...