Pytorch在NLP中的简单应用 因为之前在项目中一直使用Tensorflow,最近需要处理NLP问题,对Pytorch框架还比较陌生,所以特地再学习一下pytorch在自然语言处理问题中的简单使用,这里做一个记录。 一、Pytorch基础首先… 汐堇 Pytorch 实现的 various Deep NLP 模型 in cs-224n(斯坦福大学: NLP with Deep Learning) 灰灰发表...
【从零开始学习深度学习】49.Pytorch_NLP项目实战:文本情感分类---使用循环神经网络RNN 在自然语言处理中,文本分类是自然语言处理的一个常见任务,它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本文将介绍它的一个子问题:使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析,并有着广泛的应用。例如,我们可以...
同时,PyTorch还集成了优化器,如SGD、Adam等,方便用户进行模型训练和优化。 GPU加速计算: PyTorch支持在GPU上进行张量计算和模型训练,通过使用CUDA库,可以显著提升计算性能。这对于处理大规模的数据集和复杂的模型非常有帮助。 数据处理和加载: PyTorch提供了强大的工具和函数,用于数据的处理和加载。通过使用torchvision、t...
句法分析作为自然语言处理(NLP)的关键组成部分,扮演着理解和解析人类语言结构的重要角色。从历史背景到理论分类,再到短语与依存结构的理解,我们逐一探究了句法分析的多个维度。实际操作层面,PyTorch的应用进一步揭示了如何在现实任务中实施这些理论。通过整合理论和实践,我们不仅能更深刻地理解语言结构,也能更有效地处理各种...
NLP 中的对抗训练(附 PyTorch 实现) 对抗样本的基本概念 要认识对抗训练,首先要了解 "对抗样本",它首先出现在论文Intriguing properties of neural networks之中。简单来说,它是指对于人类来说 "看起来" 几乎一样,但对于模型来说预测结果却完全不一样的样本,比如下面的经典例子(一只熊猫加了点扰动就被识别成了...
在使用各种NLP模型之前,需要将单词进行向量化,其中,pytorch自带一个Embedding层,用来实现单词的编码。Embedding层 随机初始化了一个查询表,他可以将一个词转换成一个词向量。需要注意的是,Embedding层输入的是一个tensor long 类型,表示读取第多少个tensor,等于token的数量。 import torch.nn as nn embeds = nn.Embed...
Pytorch-从零开发NLP聊天机器人 1. 聊天机器人综合介绍 1.1 知识点 1.2 聊天机器人分类 1.21 从领域划分 固定领域(技术支持) 固定领域(天气查询) 开放领域(娱乐助手) 1.22 从模式划分 检索模式 应用: 简单原理: 生成模式 应用: 简单原理: 1.23 从功能划分...
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本文带您进入pytorch框架进行深度学习编程的核心思想。Pytorch的很多概念(比如计算图抽象和自动求导)并非它所独有的,和其他深度学习 框架相关。 我写这篇教程是专门针对那些从未用任何深度学习框架(例如:Tensorflow, Theano, Keras, Dynet)编写代码而从事NLP领域的人。我假设你 已经知道NLP领域要解决的核心问题:词性标注...
因此,在NLP任务中,对抗训练的角色不再是为了防御基于梯度的恶意攻击,反而更多的是作为一种regularization,提高模型的泛化能力。 有了这些“思想准备”,我们来看看NLP对抗训练的常用的几个方法和具体实现吧。 5. NLP中的两种对抗训练 + PyTorch实现 a. Fast Gradient Method(FGM) ...