参考代码:anantzoid/Language-Modeling-GatedCNN 之前语言模型的主流方法都是基于RNN,本篇论文提出了一种新颖的门控机制,结合CNN网络应用到语言模型。该网络包含多层,与经典语法形式相似,能分层次地分析输入,构建了增加粒度的句法树结构。与RNN逐个处理输入序列不同,CNN可以实现并行计算,大大加快训练速度。并且分层结构也...
基于Gated-SCNN的图像分割模型 图像分割目前存在的问题 现在的deep CNN能提取图像中很多feature map,比如图像的纹理、颜色、形状特征,但对于分割任务来说这并不是我们全部需要的,分割任务最理想的是根据边界和形状信息进行识别,如果信息流中包含了很多颜色、纹理可能会导致识别问题。 该网络提出的解决方法 针对上述问题,...
gated cnn语言模型笔记 玉满堂 中国科学技术大学 控制科学与工程硕士 来自专栏 · 机器学习和深度学习 6 人赞同了该文章 阅读了《Language Modeling with Gated Convolutional Networks》这篇文章,看了github上的star比较多anantzoid的代码,这份代码中有一些bug,或者说与论文不一致的地方,这里做一下简单的笔记记录...
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1612.08083.pdf 参考代码:anantzoid/Language-Modeling-GatedCNN 之前语言模型的主流方法都是基于RNN,本篇论文提出了一种新颖的门控机制,结合CNN网络应用到语言模型。该网络包含多层,与经典语法形式相似,能分层次地分析输入,构建了增加粒度的句法树结构。与RNN逐个处理输入序列不同,CN...
Gated Shape CNN 相当于是作者把shape这一个分支独立出来,因为考虑到shape对于分割而言是非常具有意义的,其实对于很多任务而言都是具有意义的,比如双目深度估计或者是单目深度估计,都是比较有意义的。作者整体的pipline如下 作者整体的pipline如上图,就是用backbone接出来几路,用于做gate相关的东西,作者代码里面写的很...
首先我们可以通过堆叠CNN来标识长文本,提取更高层、更抽象的特征,而且相比LSTM而言,我们需要的op更少(CNN需要O(N/k)个op,而LSTM将文本视为序列需要O(N)个op,其中N为文本长度,k为卷积核宽度),这样一来,我们需要的非线性操作也更少,有效地降低了梯度弥散的现象,使模型收敛和训练变得更加简单。此外,LSTM中模型下...
AI代码解释 importtensorflowastf from tensorflow.keras.modelsimportSequential from tensorflow.keras.layersimportGRU,Dense,Dropout # 定义模型参数 input_dim=13# 输入维度,即语音信号的特征维度 hidden_dim=64# 隐藏状态维度 output_dim=26# 输出维度,即字母表的长度 ...
该项目使用Tensorflow实现了苏剑林的博客:基于CNN的阅读理解式问答模型:DGCNN中提出的DGCNN模型。具体的网络结构各位同学可以前往苏神博客一探究竟。 数据集 因为DGCNN属于机器阅读理解式问答系统,所以本模型可以使用SQuAD数据集(英文),同样也可以使用SOGOU问答比赛提供的数据集,但是这个项目我使用的是我自己根据WebQA处理的数...
第一个问题非常好理解,与CNN相同,当网络很深时,反向传播就很难从后向前对网络的前几层在计算序列上产生影响,越往前计算出的导数越小直至0,这是很直观的梯度消失问题。偶尔也会遇到梯度爆炸的问题,即计算出的导数越来越大。这是基本RNN结构的缺点。
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