lstm-lm公式 LSTM-LM是一种基于长短期记忆网络(LSTM)的语言模型。其数学模型可以表示为: $h_t = \text{LSTM}(x_t, h_{t-1})$ $y_t = \text{softmax}(W_{hy}h_t)$ 其中,$x_t$是时间步$t$的输入向量,$h_t$是LSTM的隐藏状态向量,$y_t$是时间步$t$的输出向量,$W_{hy}$是一个权重...
import numpyasnp#导入画图工具import matplotlib.pyplotasplt 1. 2. 3. 4. 5. #生成一个等差数列line=np.linspace(-5,5,200)#画出非线性矫正的图形表示plt.plot(line,np.tanh(line),label='tanh')plt.plot(line,np.maximum(line,0),label='relu')#设置图注位置plt.legend(loc='best')plt.xlabel('...
神经网络lm算法和bp算法 lstm神经网络算法 下面先给出LSTM的网络结构图: 看到网络结构图好像很复杂的样子,其实不然,LSTM的网络结构图无非是为了显示其高大上而已,这其实也是一个稍微比RNN难那么一丁点的算法。为了简单起见,下面我将直接先采用公式进行讲解LSTM,省得看见LSTM网络结构图就头晕。 (1)RNN回顾 先简单回...
式子(12)~(15)式最终目的用来计算上面式子中的\frac{\partial y^{c^{v}_{j}}}{\partial w_{lm}},根据链式规则,然后遇到\frac{\partial net}{\partial w}时使用截断导数即可。最终得到, 可以看到实际只用到了cell的状态值s。 [3]反向传播 总有路径可以从输出层连到需要更新的地方,使用链式规则回到这个...
解码器(Decoder)根据声学模型(Acoustic Model,AM)和语言模型(Language Model,LM),将输入的特征矢量序列转化为字符序列。解码器对给定的特征向量序列和若干假设词序列计算声学模型得分和语言模型得分,将总体输出分数最高的词序列作为识别结果。其中,声学模型是对声学、语音学、环境的变量,以及说话人性别、口音的差异等的...
只需半天就能搞定的【时间序列预测任务】项目实战,华理博士精讲LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas、股票预测,学不会UP主下跪!附课件+源码 2225 10 4:53:58 App 2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!——人工智能|AI|机器学习|深度学习 247 -- 6:56:01 App (很...
Cancel Submit feedback Saved searches Use saved searches to filter your results more quickly Cancel Create saved search Sign in Sign up Reseting focus {{ message }} jhb86253817 / lstmlm Public Notifications You must be signed in to change notification settings Fork 1 Star 3 ...
Leave a reply 今天要介绍一个新的NLP任务——语言模型（Language Modeling, LM），以及用来训练语言模型...
N-gram 模型是一种语言模型(Language Model,LM),是一个基于概率的判别模型,它的输入是一句话(词的顺序序列),输出是这句话的概率,即这些词的联合概率(Joint Probability)。 使用 N-gram 语言模型思想,一般是需要知道当前词以及前面的词,因为一个句子中每个词的出现并不是独立的。比如,如果第一个词是“空气”,...
它是一种语言模型(Language Model,LM),一个基于概率的判别模型,输入是一句话(词的顺序序列),输出是这句话中所有词的联合概率(Joint Probability) N-gram 模型知道的信息越多,得到的结果也越准确 主要应用在如词性标注、垃圾短信分类、分词器、机器翻译和语音识别、语音识别等领域。