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...
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...
从上面的公式我们可以看出LSTM在t时刻的输入包含:X(t)、S(t-1)、C(t-1),输出就是t时刻隐层神经元激活值S(t)。LSTM前四个公式和RNN非常相似,模型都是: 这四个公式的输入都是x(t),s(t-1),每个公式各有各自的参数U、W。前面三个公式的激活函数选择s型函数,大牛门给它们起了一个非常装逼的名词,i、...
尽管这不能完全解释Mogrifier的优越性,至少在LM上它的有效性能让我们进一步考虑如果增强context-dependent的表征力。
遗忘门输出公式: ft=sigmoid(Wf*[h(t-1),xt]+bf),ft∈[0,1] 物理含义:这个决定由遗忘门通过sigmoid控制,它会根据上一时刻的输出h(t-1)和当前输入Xt来决定产生一个0到1的ft值.目的是决定是否让上一时刻学到的信息C(t-1)通过多少. 输入门 ...
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...
Affect-LM: A Neural Language Model for Customizable Affective Text Generation ;1) * ViTV{^T_i}ViT如果大说明第i个词跟g( et 1e_{t-1}et 1)情感一致,故p( Wt=i∣Ct 1,et 1W_t=i|C_{t-1},e_{t-1}Wt=i∣Ct 1,et 1)的值大。 et 1e_{t-1}et 1怎么学到的? LIWC而来 which ...
可以发现输出门的计算公式为:gateout= h*youtj,其中youtj是netoutj的函数,h与netoutj无关,根据求导法则,h被保留了下来,gateout' = h*(youtj)',于是得到上式。 剩下的对输入门单元(l = inj)和记忆元件单元<l = Cjv的更新与常规的单元会有些差别。定义内部状态SCjv的误差为: ...
(Bigram LM) 11:15 语言模型——三元语言模型和生成模型 17:16 Knessay-Ney Smoothing 10:23 Good-Turing Smoothing 15:08 朴素贝叶斯文本分类 18:14 贝叶斯公式推导 06:12 特征向量和如何将文档映射到向量空间中 12:25 聚类(Clustering) 11:57 文本分类 — 支持向量机(SVM) 16:40 文本分类 —感知机 12:...
https://github.com/Echo0117/NLP/blob/master/examples/language_models/n_gram_lm_example.py...