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《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理
NLP 服务
机器学习
神经网络
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自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始(预测句子中出现的下一个角色),继续介绍RNN,这可以让我们生成一些原生文本,在过程中,我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN(每次迭代中学习文本中的随机部分),然后创建一个有状态RNN(保留训练迭代之间的隐藏态,可以从断点继续,用这种方法学习长规律)。然后,我们会搭建一个RNN,来做情感分析(例如,读取影评,提取评价者对电影的感情),这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构,来做神经网络机器翻译(NMT)。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。
SeanCheney
2019-12-26
1.7K
0
NLP的巨人肩膀
NLP 服务
这篇文章看过几遍了,总结的极好!分享一下 总结来看,BERT 的出现既踩在了一众前辈们的“巨人肩膀”上,通过精心设计和一些训练技巧造出了一个庞大模型,最后又舍得花钱砸下巨大资源,给众人上演了一场
SeanCheney
2019-09-24
566
0
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