正如你已经在这篇博客的标题中读到的，我们将使用Bi-LSTM循环神经网络和标准LSTM。本质上，我们使用这种类型的神经网络，因为它在处理顺序数据时具有巨大的潜力，例如文本类型的数据。同样，也有大量的文章提到使用基于循环神经网络的体系结构（例如RNN、LSTM、GRU、Bi-LSTM等）进行文本建模，特别是文本生成[1,2]。所...
LSTM:长短期记忆网络(Long-short-term-memory),能够记住长句子的前后信息,解决了RNN的问题(时间间隔较大时,网络对前面的信息会遗忘,从而出现梯度消失问题,会形成长期依赖问题),避免长期依赖问题。 Bi-LSTM:由前向LSTM与后向LSTM组合而成。 模型结构 Bi-LSTM 同LSTM,区别在于模型的输出和结构上不同,如下图: 图...
Bi-LSTM和LSTM 标准LSTM和Bi-LSTM的关键区别在于Bi-LSTM由2个LSTM组成,通常称为“正向LSTM”和“反向LSTM”。基本上,正向LSTM以原始顺序接收序列,而反向LSTM接收序列。随后,根据要执行的操作,两个LSTMs的每个时间步的每个隐藏状态都可以连接起来,或者只对两个LSTMs的最后一个状态进行操作。在所提出的模型中,我们
Bi-LSTM考虑了上文信息和下文信息,其最终的输出的结果为正向的LSTM结果与反向LSTM结果的简单堆叠。 2.4 GRU(门控循环神经网络) GRU 是gated recurrent units的缩写,由Cho在 2014 年提出。GRU和LSTM最大的不同在于GRU将遗忘门和输入门合成了一个"更新门",同时网络不再额外给出记忆状态,而是将输出结果作为记忆状态...
首先对nn.LSTM进行简单介绍: LSTM函数的输入为三维变量: 第一维体现的是序列(sequence)结构,也就是序列的个数 第二维度体现的是batch_size,也就是一次性喂给网络多少个个例 第三维体现的是输入的元素(feature of input) LSTM函数的输出也为三维变量: output, (hn, cn) 其中output为最后一层lstm的每个样本...
Bi-LSTM Conditional Random Field (Bi-LSTM CRF)对于本节,我们将看到用于命名实体识别的Bi-LSTM条件随机场的完整复杂示例。 上面的LSTM标记符通常足以用于词性标注,但是像CRF这样的序列模型对于NER上的强大性能非常重要。 假设熟悉CRF。 虽然这个名字听起来很可怕,但所有模型都是CRF,但是LSTM提供了特征。 这是一个高...
Pytorch Bi-LSTM + CRF 代码详解 久闻LSTM + CRF的效果强大,最近在看Pytorch官网文档的时候,看到了这段代码,前前后后查了很多资料,终于把代码弄懂了。我希望在后来人看这段代码的时候,直接就看我的博客就能完全弄懂这段代码。 看这个博客之前,我首先建议看看...
【深度学习】PyTorch:Bi-LSTM的文本生成 作者| Fernando López 编译| VK “写作没有规定。有时它来得容易而且完美;有时就像在岩石上钻孔,然后用炸药把它炸开一样。”—欧内斯特·海明威 本文的目的是解释如何通过实现基于LSTMs的强大体系结构来构建文本生成的端到端模型。
本文主要解释torch的官网对Pytorch Bi-LSTM + CRF 代码是如何计算 公式为: (后面用logsumexp表示) 在此之前可以先看完再看看这位的博客 Bi-LSTM-CRF for Sequence Labeling PENG首先是定义 是对于输入序列 对应的输出tag序列 的分数: 其中 是tag的转移概率矩阵, ...
Bi-LSTM layer的输出维度是tag size,这就相当于是每个词 w~i~ 映射到tag的发射概率值,设Bi-LSTM的输出矩阵为P,其中P~i,j~代表词w~i~映射到tag~j~的非归一化概率。 对于CRF来说,我们假定存在一个转移矩阵A,则A~i,j~代表tag~i~转移到tag~j~的转移概率...