这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。...第一篇文章：[L1]Seq2Seq中Beam Seach的应用场景； 第二篇文章：[L2]Seq2Seq中Beam Seach贪心算法和维特比算法 a Beam Search 现在正式来介绍Beam...Beam Search方法中有一个关键的参数Beam Size B，这个B是远远小于 的，即 。...= 2）： ▲第一步执行流程 第二步输出（B = 2）： ▲第二步执行流程 第三步输出（B = 2）： ▲第三步执行流程 从最后一步的输出结果可以看出，最终输出的序列为 。...b Beam Seach在Seq2Seq模型中的应用 解码器相当于是一个LSTM网络，那么Viterbi算法在解码器部分，相当于每一步都需要计算出所有的 个单词所有的输出概率值，也就是Viterbi算法在编码器中的的计算复杂度是
前言 好久没有更新专栏，今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现，我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq，主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构。...由于基础Seq2Seq的种种缺陷，随后引入了Attention的概念以及Bi-directional encoder layer等，由于本篇文章主要是构建一个基础的Seq2Seq模型，对其他改进tricks...下面我们就将基于这些数据来训练一个Seq2Seq模型，来帮助大家理解基础架构。 3. 数据预处理 在神经网络中，对于文本的数据预处理无非是将文本转化为模型可理解的数字，这里都比较熟悉，不作过多解释。...构建好了Encoder层与Decoder以后，我们需要将它们连接起来build我们的Seq2Seq模型。 ?...我们可以看到最终模型的训练loss相对已经比较低了，并且从例子看，其对短序列的输出还是比较准确的，但一旦我们的输入序列过长，比如15甚至20个字母的单词，其Decoder端的输出就非常的差。
简介 在这篇博文[1]中，将讨论注意力机制的起源，然后介绍第一篇将注意力用于神经机器翻译的论文。由于上下文压缩、短期记忆限制和偏差，具有 2 个 RNN 的 Seq2Seq 模型失败了。...上图显示，随着句子长度的增加，具有 2 个 RNN 的 Seq2Seq 模型会急剧失败。它无法捕获大序列中的所有相关信息。这个问题催生了Attention机制。...这种架构允许模型自动（软）搜索源句子中与预测目标单词相关的部分。...然后这个上下文向量被输入到解码器中。上下文向量与解码器先前的隐藏状态连接，并且该组合表示用作生成下一个输出标记的输入。...从注意力机制的早期到 Bahdanau 注意力所带来的突破，这一历程为机器翻译、文本摘要、语音识别和其他基于序列的任务的进步铺平了道路。
传送门： 从Seq2seq到Attention模型到Self Attention（一） ——作者：Bgg—— 系列一介绍了Seq2seq和 Attention model。...The transformer”模型中主要的概念有2项：1. Self attention 2....The transformer “The transformer”和Seq2seq模型皆包含两部分：Encoder和Decoder。...Query, Key, Value 进入”The transformer”前，我们重新复习attention model，attention model是从输入句產生h1,h2...来源： https://medium.com/@bgg/seq2seq-pay-attention-to-self-attention-part-1-d332e85e9aad
知乎专栏：机器不学习 作者：天雨栗 | 蚂蚁金服 | 数据算法 已授权刊登 前言 好久没有更新专栏，今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现，我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq...，主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构。...由于基础Seq2Seq的种种缺陷，随后引入了Attention的概念以及Bi-directional encoder layer等，由于本篇文章主要是构建一个基础的Seq2Seq模型，对其他改进tricks...下面我们就将基于这些数据来训练一个Seq2Seq模型，来帮助大家理解基础架构。 3. 数据预处理 在神经网络中，对于文本的数据预处理无非是将文本转化为模型可理解的数字，这里都比较熟悉，不作过多解释。...我们可以看到最终模型的训练loss相对已经比较低了，并且从例子看，其对短序列的输出还是比较准确的，但一旦我们的输入序列过长，比如15甚至20个字母的单词，其Decoder端的输出就非常的差。
这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。...比如我们比较熟悉的使用神经网络训练语言模型的任务中，语言模型中测试的标准就是给定目标句子上的perplexity（复杂度）值，perplexity值越小说明我们训练的语言模型越好，在机器翻译的应用中，真实应用的测试步骤和语言模型的测试步骤有所不同...自动生成翻译句子的步骤就是在解码的过程中，每一步预测的单词中概率最大的单词被选为这一步的输出，并复制到下一步的输入中，最终的输出序列就是我们最终的翻译结果。 ?...▲机器翻译测试阶段的示意图 比如输入待翻译的句子"I love you"，能够通过我训练好的seq2seq模型自动生成"我爱你"。 seq2seq Model的核心是： ? 其中 ?...但是这里需要注意，因为我们是以单词为基元的，所以不可能直接输出是概率最大的序列，只能一个单词一个单词的输出，从seq2seq Model的核心式子中我们也可以看出输出 ? 不仅与 ?
“高分辨率”聚焦在图片的某个特定区域并以“低分辨率”，感知图像的周边区域的模式。通过大量实验证明，将attention机制应用在机器翻译，摘要生成，阅读理解等问...
，是如何从Seq2seq演进至Attention model再至self attention，使读者在理解Attention机制不再这么困难。...前言 你可能很常听到Seq2seq这词，却不明白是什么意思。Seq2seq全名是Sequence-to-sequence，也就是从序列到序列的过程，是近年当红的模型之一。...但是，在Seq2seq模型中，Encoder将输入句压缩成固定长度的context vector真的好吗？如果句子今天很长，固定长度的context vector效果就会不好。怎么办呢？...在Attention model中，Encoder和Seq2seq概念一样，一样是从输入句产生的hidden state，再计算目标句。...总结 透过上述内容，我们快速的了解Seq2seq、Attention model运作、计算方式，我强烈建议有兴趣的读者可以参考图1中的论文，会有很多收获。
这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。第一篇文章：[L1]Seq2Seq中Beam Seach的应用场景。...b Viterbi Algorithm（维特比算法） 如果我们把 看成是三个状态： ▲HMM 那可以看成是HMM，对于HMM来说，求给定观测序列条件概率 最大的状态序列，属于HMM的第三个基本问题~...在HMM中，我们使用了Viterbi Algorithm。那类似的，我们会想到使用Viterbi Algorithm应用到求最大序列的问题上。...简单的说我们只需从第1步开始，递推地计算在第 步输出单词为 的各条部分路径的最大概率，直至得到最后一步输出单词 的各条路径的最大概率。...有了上面简单的介绍，现在我们用公式来定义： 表示以 结尾的最大概率的sequence的概率； 表示第 步从 到第 步的 的概率，也就是转移概率，在概率图模型中就是 和 路径上的概率值； 动态规划的递推公式
这篇文章主要总结一下从从RNN LSTM GRU seq2seq 到attention的种类及应用，方便大家理解整体发展与attention机制。 2....image.png 而 LSTM 的神经元在此基础上还输入了一个 cell 状态 ct-1， cell 状态 c 和 RNN 中的隐藏状态 h 相似，都保存了历史的信息，从 ct-2 ~ ct-1 ~...2. seq2seq 2.1 seq2seq结构 RNN 的输入和输出个数都有一定的限制，但实际中很多任务的序列的长度是不固定的，例如机器翻译中，源语言、目标语言的句子长度不一样；对话系统中，问句和答案的句子长度不一样...Seq2Seq 模型结构有很多种，下面是几种比较常见的： 2.1.1 seq2seq结构1 image.png 2.1.2 seq2seq结构2 image.png 2.1.3 seq2seq结构...image.png Ref https://zhuanlan.zhihu.com/p/43493999 https://www.jianshu.com/p/80436483b13b https://www.jianshu.com
与纯Seq2Seq模型的差异是，基于注意力机制的序列到序列模型在每一步解码时都会计算一个上下文向量ci，它是从Encoder每一步编码输出的加权和，表示解码当前标记需要注意源序列中的信息。...Dot（两个向量直接点乘） b. General(解码状态需要进行线性变换) c....b....即使存在着这么大的差别，但是目前应用于语音识别的Attention-based Seq2Seq方法与机器翻译中的方法差别不是很大，个人倾向于针对Seq2Seq方法在语音识别领域做更多特定的优化。...如果你想了解关于Seq2Seq模型在语音识别建模中的发展或者对序列建模感兴趣的话，请看我之前写的文档（链接：https://github.com/ZhengkunTian/An-Review-of-Attention-based-Seq2Seq-Model-For-ASR
该假设与下采样（downsampling）方案相同，下采样方案是从数据中随机取样读取或计数，使所有细胞的计数预先规定的数量或更少。...这些基因中的许多基因对于给定的 scRNA-seq 数据集不会提供有价值的信息，许多基因将大部分包含零计数。...这些算法将表达式矩阵嵌入到一个低维空间中，目的是在尽可能少的维度中捕获数据中的底层结构。这种方法的工作原理是单细胞 RNA-seq 数据本身就是低维的 (Heimberg et al,2016)。...mhaber et al (2017) 提供的小鼠肠上皮区域数据显示了前两个组件：(A) PCA，(B) t-SNE，(C) 扩散图，(D) UMAP 和 (E) 通过 ForceAtlas 2 的力导向图布局...此外，某些数据校正方法（例如 ComBat）将不符合实验设计的表达信号解释为噪声，随后从数据中删除。除了低估噪声外，这种实验设计信号的优化会导致高估效应量。
增强子是真核生物基因组中的一段长度在几十到几千bp之间的DNA序列，可以显著提高靶标基因的转录活性，属于顺式作用元件的一种。...和启动子区的转录调控机制相比，增强子的作用方式有以下几个特点 具有远距离效应，增强子和靶标基因的距离可以非常的远，从几K到几M的距离都可以 无方向性，增强子可以对其两侧的靶标基因进行调控，而且靶基因可以在任意一条链上...，而启动子只能下游临近的基因 鉴定增强子的方法多种多样，在chip_seq领域，常用的有以下几种方式 对多个转录因子的peak区域进行聚类，识别增强子区域 将H3K4me1和K3K27ac这两种组蛋白修饰作为增强子区的...mark 使用II型RNA聚合酶的最大亚基POLR2A作为抗体进行chip_seq，识别增强子 使用组蛋白乙酰化转移酶P300作为抗体进行chip_seq,识别增强子 通过对chip-seq数据进行分析
-*- coding: utf-8 -*- # albert做Seq2Seq任务，采用UNILM方案 苏剑林老师的原文如下。...= 'seq2seq_config.json' min_count = 64 max_len = 128 batch_size = 16 steps_per_epoch = 1000 epochs =...parallel_apply( func=_tokenize_and_count, iterable=tqdm(_batch_texts(), desc=u'构建词汇表中'...', model='albert', keep_words=keep_words, # 只保留keep_words中的字，精简原字表 ) model.summary() # 交叉熵作为...从卖家发布的内容看，数据包含华住旗下汉庭、禧玥、桔子、宜必思等10' \ u'余个品牌酒店的住客信息。
image.png SLICER是一种构建轨迹的算法，该轨迹描述了某些生物学过程中基因表达的变化。...SLICER可以捕获高度非线性的基因表达变化，自动选择与该过程相关的基因，并检测轨迹中的多个分支和loop features。...无需生物学先验知识即可自动选择用于构建细胞轨迹的基因；（2）使用局部线性嵌入（一种非线性降维算法）来捕获基因表达水平和整个过程之间的高度非线性关系；（3）使用geodesic entropy自动检测细胞轨迹中分支的数量和位置；（4）检测轨迹中的特征类型...安装 install.packages("SLICER") install.packages("lle") 还可以使用devtools从GitHub安装SLICER library("devtools"
表征肿瘤微环境（TME）中的代谢重编程在癌症研究和治疗中具有重要意义。...近日，《Nature Communications》发表了一个计算框架——METAFlux，可以从bulk或单细胞转录组数据中推断代谢通量。 METAFlux是什么？...METAFlux可以根据bulk RNA-seq和scRNA-seq数据预测癌症代谢通量，以解决这些分析空白。...对于scRNA-seq 数据，METAFlux还检查TME中细胞类型之间的代谢异质性和相互作用。...综上METAFlux可以从bulk和单细胞转录组数据中实现代谢通量的准确、广谱表征。
随着scRNA-seq技术的快速发展，从不断增加的scRNA-seq数据中识别CCIs变得非常重要。...2023年9月，《Bioinformatics》发表了一个深度学习框架——DeepCCI，用于从scRNA-seq数据中识别有意义的CCIs。 DeepCCI是什么？...DeepCCI是一种基于图卷积网络（GCN）的深度学习框架，用于从scRNA-seq数据中鉴定CCIs。...为了从scRNA-seq数据中一站式探索细胞之间的相互作用，DeepCCI提供了两个深度学习模型：（i）用于细胞聚类的基于GCN的无监督模型，以及（ii）用于CCI识别的基于GCN的监督模型。...结果表明：DeepCCI在从scRNA-seq数据中捕捉细胞类型聚类和CCI预测方面具有极好的潜力。
找出胶质细胞瘤特异性甲基化区域，为临床诊断提供理论依据 步骤： 1、查找数据：下载TCGA中GBM的RNA-seq和甲基化数据 2、甲基化数据分析，正常肿瘤对比，进行差异甲基化分析，找出肿瘤样本中高甲基化区域...5、对找出的靶标进行验证，利用pubmed以及其他数据库，反向验证靶标的 可靠性 一、数据下载 首先进入TCGA下载数据GBM的RNA-seq和甲基化数据，从下表可见GBM共有172套RNA-seq...，下图右为使用PCA1和PCA2绘制的散点图，可以发现5个正常样本距离较近，从侧面反映数据可信度较好。...图表 7 TSGene database 七、数据整合 对于甲基化数据中，肿瘤样本高甲基化CpG附近的基因，RNA-seq中肿瘤样本低表达的基因，以及TSGene数据库中下载的抑癌基因列表，三者做overlap...，而在Normal组织中甲基化程度相对较低。
Methods and tools for RNA-seq-based co-expression network analysis 非常全面，从质量控制开始到最后都有介绍，包括描述及优缺点...expression effects, which are then used for correction of the data. • Specifically designed for RNA-seq...incorporating 12 co-expression networks for different species created from ∼157 000 microarrays and 10 000 RNA-seq...• Human and mouse gene and transcript co-expression networks. • Networks constructed from ∼4000 RNA-seq
导语 GUIDE ╲ 随着高通量单细胞RNA-seq测序技术的发展，scRNA-seq数据集的大小已经从单个细胞增长到数百万个细胞，如何将这些高维度的数据可视化也是生物信息一个重要的应用领域。...常见的scRNA-seq数据分析图主要包括两大方面，一个是细胞层面的聚类效果图，另一个是基因表达相关的图。...从t-SNE和UMAP的对比中可以看出，UMAP的效果图更紧凑，群簇之间分隔更大，但是有不同细胞群的些许重叠。...更多关于降维以及两者之间如何选择，大家可以参考我们之前的文章 跟着小鱼头学单细胞测序-scRNA-seq数据的降维和可视化。...在之前的版本中，默认的方法是umap-learn， 而在最新的4.0版本中改成了uwot。
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