语言模型 (Language Model): 目标是估计一个句子的概率 P(y)。 n-gram 模型: 简单的基于计数的方法。 Perplexity (困惑度): 评估语言模型好坏的常用指标,越低越好。 机器翻译 (Machine Translation): 架构: 通常看作是条件语言模型,包含一个编码器 (Encoder) 读取输入句子,和一个解码器 (Decoder) 生成翻译后...
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微信公众号:数学建模与人工智能QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning (github.com)循环神经网络(RNN)1. 什么是RNN循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序…
大语言模型技术介绍：RNN与Transformer的区别以及为什么后者更好 大语言模型（Large Language Model，LLM）是近几年进展最大的AI模型。早期的深度学习架构语言模型以RNN为主，现在则基本上转成了Transformer的架构。尽管如此，Transformer本身也是有着不同的区别。本文是大语言模型技术系列中的一篇，主要介绍RNN模型与Transfo...
Neural Networks for Machine Learning -多伦多大学 Link:Hinton的CSC321课程笔记 补充: 参见cs231n 2017版本,ppt写得比过去更好。 [译] 理解 LSTM 网络:模块内部解析讲得不错。 Lecture 07 Lecture 08 RNN 一、序列建模 记忆列表模型只是在序列上用来分类的一种模型,我们能够通过其他方法来生成序列。
输入文本中的单词与输出摘要的注意力编译。图片来自论文：A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization, 2015.延伸阅读 如果你对在 LSTM 中添加注意力机制感兴趣，可以阅读下面的内容：深度学习和自然语言处理中的注意力和记忆（Attention and memory in deep learning and NLP，http://www.wildml....
Transformer模型体系结构(machine_learning_model)是ChatGPT等系统的核心。然而,对于学习英语语义的更受限制的应用场景,我们可以使用更便宜的运行模型架构,例如LSTM(长短期记忆)模型。 LSTM模型 接下来,让我们构建一个简单的LSTM模型,并训练它来预测给定标记(token)前缀的下一个标记。现在,你可能会问什么是标记。
deftrain(model,num_epochs):criterion=nn.MSELoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate)forepochinrange(num_epochs):fori,(sequences,labels)inenumerate(train_loader):model.init_hidden(batch_size)sequences=sequences.view(-1,window,1)labels=labels.view(-1,window,1)pred=model...
输入文本中的单词与输出摘要的注意力编译。图片来自论文:A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization, 2015. 延伸阅读 如果你对在 LSTM 中添加注意力机制感兴趣,可以阅读下面的内容: 深度学习和自然语言处理中的注意力和记忆(Attention and memory in deep learning and NLP,http://www.wildml....
How to build a machine learning model in 7 steps CNN vs. RNN: How are they different? Combining perceptrons enabled researchers to build multilayered networks with adjustable variables that could take on a wide range of complex tasks. A mechanism calledbackpropagationis used to address the challe...