在一维特征向量空间中，两个不同的单词具有完全不同的表示形式，并且是正交的。分布式表示表示低维实值密集向量中的单词，其中每个维度表示一个潜在特征。...，使用了来自谷歌的经过预训练的300维单词向量。...然后，将字符表示向量与单词嵌入相连接，然后将其送入RNN上下文编码器。...《Neural reranking for named entity recognition》提出了NER的神经重排序模型，其中在字符嵌入层的顶部使用具有固定窗口大小的卷积层。...除了单词嵌入，该模型还使用了额外的单词级特征（大写、词汇）和字符级特征（表示字符类型的四维向量：大写、小写、标点符号等）。
关键组件： 编码器（Encoder）：一个LSTM网络，负责接收源语言句子并将其编码成一个固定长度的上下文向量。 解码器（Decoder）：另一个LSTM网络，根据上下文向量生成目标语言的翻译句子。...解码：解码器LSTM逐步生成目标语言的词序列，直到生成完整的翻译句子。 目标语言输出：将解码器生成的词序列转换为目标语言句子。...Transformer架构 输入部分： 源文本嵌入层：将源文本中的词汇数字表示转换为向量表示，捕捉词汇间的关系。 位置编码器：为输入序列的每个位置生成位置向量，以便模型能够理解序列中的位置信息。...目标文本嵌入层（在解码器中使用）：将目标文本中的词汇数字表示转换为向量表示。 编码器部分： 由N个编码器层堆叠而成。...输入层（Input Embedding）： 将输入的单词或符号转换为固定维度的向量表示。 可以包括词嵌入、位置嵌入等，以提供单词的语义信息和位置信息。 2.
比如: Embeddding层将称作文本嵌入层, Embedding层产生的张量称为词嵌入张量, 它的最后一维将称作词向量等 迁移学习是机器学习领域中的一大类学习方法，其核心思想是将在一个领域（源域）...模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，编码器负责处理输入序列，将其转换为一种中间表示形式（即上下文嵌入向量），这种表示形式可以捕获输入序列的全局依赖关系，解码器则根据编码器输出的上下文嵌入向量生成目标序列...这通常通过给输入嵌入添加固定的位置嵌入向量来实现。 前馈网络（Feed-Forward Network）：在每个编码器和解码器层中，都包含一个前馈网络，用于对自注意力机制输出的结果进行进一步处理。...输入部分 源文本嵌入层及其位置编码器：将源文本中的词汇从数字表示转换为向量表示，也称为词嵌入 目标文本嵌入层及其位置编码器：功能与实现与源文本嵌入层相同，用于将目标文本中的词汇从数字表示转换为向量表示...并行性和计算效率： RNN和LSTM：由于它们的循环结构，RNN和LSTM在处理序列时必须按照顺序逐个处理元素，这限制了它们的并行计算能力。
词嵌入 如下图 2 所示，分布式向量或词嵌入向量基本上遵循分布式假设，即具有相似语义的词倾向于具有相似的上下文词，因此这些词向量尝试捕获邻近词的特征。...图 2：分布式词向量表征，其中每一个词向量只有 D 维，且远小于词汇量大小 V，即 D<<V。 多年以来，构建这种词嵌入向量的模型一般是浅层神经网络，并没有必要使用深层神经网络构建更好的词嵌入向量。...若令 w_i:i+j 表示 w_i, w_i+1,...w_j 向量的拼接，那么卷积就可以直接在这个词嵌入输入层做运算。...RNN 对句子的总结能力使得它们在机器翻译等任务中得到更多应用，机器翻译任务中整个句子被总结为固定向量，然后映射回不定长目标序列。...它使用双向 LSTM 解决命名实体识别问题，该网络捕捉目标单词周围的任意长度上下文信息（缓解了固定窗口大小的约束），从而生成两个固定大小的向量，再在向量之上构建另一个全连接层。
词嵌入 如下图 2 所示，分布式向量或向量基本上遵循分布式假设，即具有相似语义的词倾向于具有相似的上下文词，因此这些词向量尝试捕获邻近词的特征。...图 2：分布式词向量表征，其中每一个词向量只有 D 维，且远小于词汇量大小 V，即 D<<V。 多年以来，构建这种词嵌入向量的模型一般是浅层神经网络，并没有必要使用深层神经网络构建更好的词嵌入向量。...若令 w_i:i+j 表示 w_i, w_i+1,...w_j 向量的拼接，那么卷积就可以直接在这个词嵌入输入层做运算。...RNN 对句子的总结能力使得它们在机器翻译等任务中得到更多应用，机器翻译任务中整个句子被总结为固定向量，然后映射回不定长目标序列。...它使用双向 LSTM 解决命名实体识别问题，该网络捕捉目标单词周围的任意长度上下文信息（缓解了固定窗口大小的约束），从而生成两个固定大小的向量，再在向量之上构建另一个全连接层。
作为自然语言处理（NLP）系统的核心组成部分，语言模型可以提供词表征和单词序列的概率化表示。神经网络语言模型（NNLM）克服了维数的限制，提升了传统语言模型的性能。...第一个前馈神经网络语言模型（FFNNLM）由 Bengio 等人于 2003 年提出，它通过学习一个单词的分布式表征（将单词表征为一个被称为「嵌入」的低维向量）来克服维数诅咒。...FFNNLM 通过将单词转换为低维向量克服了维数诅咒。FFNNLM 引领了 NNLM 研究的潮流。 然而，FFNNLM 仍然具有一些缺点。...这是因为，在 RNN 的训练过程中，参数的梯度可能会发生梯度消失或者梯度爆炸，导致训练速度变慢或使得参数值无穷大。 LSTM-RNN 语言模型 长短期记忆（LSTM）RNN 解决了这个问题。...预训练的 ELMo 模型的嵌入层的向量是通过词汇表中的单词学习到的表征向量。这些表征被添加到了现有的模型的嵌入层中，并且在 6 个具有挑战性的 NLP 任务中显著提升了目前最先进的模型的性能。
这些索引需要以其他格式表示，让模型可以计算一些有意义的东西。一种更好的表示单词的方法是词嵌入。 词嵌入用N维向量表示每个单词。相似单词具有相似词嵌入，在N维嵌入空间中距离相近。...词嵌入基于在某种语言任务上训练的模型得到。幸运的是，其他研究人员已经完成了这项工作，同时发布了相关成果。我们的项目使用的是FastText的300维词嵌入。 ?...将输入句子表示为词嵌入序列后，可以传入编码器的循环层。 编码器架构 上述嵌入过程通过一个嵌入层完成。整个编码器的架构如下图所示。 ? 从上图我们可以看到，输入张量通过嵌入层之后，到达双向RNN层。...另外，我们比较了两种不同的RNN：LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）。 ? RNN层的最终输出是一个张量，其中每步的“矩阵”输出堆叠在一起，如下图所示。 ?...循环计算 编码器输出经注意力模块加权后，可以传给解码器的RNN层了。RNN层同时接受解码器上一步预测的单词的词嵌入作为输入。
参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸 + 输入通道数×1×1×输出通道数。深度可分离卷积的参数数量一般远小于普通卷积，效果一般也更好。 DepthwiseConv2D：二维深度卷积层。...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。...GRU：门控循环网络层。LSTM的低配版，不具有携带轨道，参数数量少于LSTM，训练速度更快。 SimpleRNN：简单循环网络层。容易存在梯度消失，不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。...可以将LSTM，GRU等层包装成双向循环网络。从而增强特征提取能力。 RNN：RNN基本层。...AbstractRNNCell：抽象RNN单元。通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元，再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。
[1, 21, 3, 602, 10016, 7, 5, 16438, 2] ---- 预训练嵌入层 对于编码器和解码器RNN，我们都需要定义嵌入层，以将词的索引转换为固定大小的密集向量...其中h_t是时间t的隐藏状态，c是根据隐藏状态序列生成的向量，f和q是非线性函数。 在定义编码器网络之前，我们引入了一层来学习英语语料库的最终令牌的128维表示（嵌入空间的大小）。...因此，RNN的输入维数增加了1。RNN由一个具有1024个单位的长短期内存（LSTM）层组成。填充值在RNN中被屏蔽，因此它们将被忽略。编码器是一个多输出模型：它输出LSTM层的隐藏状态和单元状态。...我们使用RNN，这意味着每个条件概率都被建模为 ? 其中g是非线性函数，s_t是RNN的隐藏状态。 对于解码器RNN，我们定义了一个嵌入层，其词汇量设置为唯一的葡萄牙语令牌的数量。...LSTM层紧随该嵌入层，其后为1024个单位，而Dense层的单位数等于唯一葡萄牙语标记的数量，并且没有激活功能。
当输入和输出序列的长度相同时 当输入序列和输出序列具有相同长度的时候，你可以使用Keras LSTM或GRU层（或其堆叠）很轻松地实现这样地模型。...该状态将在下一步骤中用作解码器的“上下文”或“环境”。 另外还有一个RNN层（或其堆叠）作为“解码器”：在给定目标序列前一个字符的情况下，对其进行训练以预测目标序列的下一个字符。...在推理模式下，即当我们要解码未知输入序列时，过程稍稍会有些不同： 将输入序列编码为状态向量。 以大小为1的目标序列开始。 将状态向量和一个字符的目标序列提供给解码器，以产生下一个字符的预测。...将采样的字符添加到目标序列上 重复上述步骤，直到生成序列结束字符，或者达到字符数限制。...通过嵌入层嵌入这些整数令牌即可。
通过单热编码获得的向量是二进制的，稀疏的（主要由零组成），并且具有非常高的维度（与词汇表中的单词数相同的维度），词嵌入是低维浮点向量（即密集向量，与稀疏向量相反）.与通过单热编码获得的单词向量不同，词嵌入是从数据中学习的...在处理非常大的词汇表时，通常会看到256维，512维或1,024维的单词嵌入。另一方面，单热编码字通常导致向量维度是20000或更大（在这种情况下捕获20000token的词汇标）。...这些被称为预训练词嵌入。 通过Embedding网络层学习词嵌入向量 将密集向量与单词相关联的最简单方法是随机选择向量。...网络将会学习到10000个单词的8维词嵌入空间，将每个输入的整数序列(2D)转换成嵌入层序列(3D浮点张量)，平铺成2D张量，添加一个Dense层做分类。...双向RNN利用RNN的顺序敏感性：使用两个常规RNN，例如GRU和LSTM层，每个层在一个方向上处理输入序列（按时间顺序和反时间顺序），然后合并它们的特征表示。
嵌入：512 维 RNN 单元：门控循环单元（GRU） 编码器：双向 编码器深度：2 层（每个方向各 1 层） 解码器深度：2 层 注意：Bahdanau 风格的 优化器：Adam dropout：在输入上...这是一种分布式的表征，其中每个词都被映射成了一个连续值构成的固定大小的向量。这种方法的优势在于具有相似含义的不同词将会具有相似的表征。 这种分布式表征通常是在训练数据上拟合模型的过程中学习到的。...嵌入的大小定义了用于表征词的向量的长度。一般而言，更大的维数能得到表达能力更好的表征，由此模型的能力也会更好。...即使较小的 128 维嵌入也表现得非常好，同时收敛速度还差不多快了一倍。 建议：从较小的嵌入开始，比如 128，也许之后可以为了较小的能力提升而增大嵌入。...RNN 单元类型 有三种常用的循环神经网络单元类型： 简单 RNN 长短期记忆（LSTM） 门控循环单元（GRU） LSTM 是为解决简单 RNN 的梯度消失问题而开发的，因为这个问题会限制深度 RNN
最基本的嵌入基于 1-N 编码，即大小为 N 的基础词汇表中的每个词都由 N 维稀疏向量来表示（词的索引为 1，其他为 0）。更复杂的嵌入是将词映射为低维连续空间上的密集向量。...图 1：全局语义嵌入的 RNN 架构。 第二个障碍与预测目标本身有关。到目前为止，所有的神经网络解决方案都可以预测上下文中的词或局部上下文，而这并不能充分反映全局语义信息。...左边上下文的 H 维向量 h(t-1) 包含左边上下文的内部表示，它来自于前一个时间步的隐藏层中的输出值。右边上下文的 H 维向量 g(t+1) 包含下一个时间步的隐藏层中的右边上下文输出值。...此外，你可以根据需要将图 1 所示的单个隐藏层扩展到任意复杂的、更深的网络。例如，两个堆叠的 RNN 或 LSTM 网络在许多应用上取得了良好的表现，如语种识别。...目前，我们正在试验一个多任务目标，以同时预测语义类别（用来训练语义嵌入）和下一个词（用来训练神经语言模型）。 总之，使用 bi-LSTM RNN 训练全局语义词嵌入确实可以提高神经语言建模的准确率。
词向量有两种实现方式：One-hot 表示，即通过向量中的一维0/1值来表示某个词；词嵌入，将词转变为固定维数的向量。...如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大。有效的特征提取算法，不仅能降低运算复杂度，还能提高分类的效率和精度。...CNN模型的一个实现，共分四层： 第一层是词向量层，doc中的每个词，都将其映射到词向量空间，假设词向量为k维，则n个词映射后，相当于生成一张n*k维的图像； 第二层是卷积层，多个滤波器作用于词向量层，...首先我们在输入层之上，套上一层双向LSTM层，LSTM是RNN的改进模型，相比RNN，能够更有效地处理句子中单词间的长距离影响；而双向LSTM就是在隐层同时有一个正向LSTM和反向LSTM，正向LSTM...捕获了上文的特征信息，而反向LSTM捕获了下文的特征信息，这样相对单向LSTM来说能够捕获更多的特征信息，所以通常情况下双向LSTM表现比单向LSTM或者单向RNN要好。
但你如何提出这样一个有意义的表示呢？ 最常见的解决方案是，用一个相当小且密集的向量（例如 150 维）表示词汇表中的每个单词，称为嵌入，并让神经网络在训练过程中，为每个单词学习一个良好的嵌入。...接下来，嵌入查找返回词的嵌入（如前所述，这是一个密集的，相当低维的向量）。 这些词的嵌入是实际送到编码器和解码器的内容。...如果目标词汇表包含 50,000 个法语单词，则解码器将输出 50,000 维向量，然后在这样的大向量上计算 softmax 函数，计算量将非常大。...为了避免这种情况，一种解决方案是让解码器输出更小的向量，例如 1,000 维向量，然后使用采样技术来估计损失，而不必对目标词汇表中的每个单词计算它。...特别是，他使用了由两个 LSTM 层组成的 RNN。 通过 TensorFlow 的 Word2Vec 教程来创建单词嵌入，然后通过 Seq2Seq 教程来训练英法翻译系统。
NTN采用双线性张量层直接将两个实体向量跨多个维度联系起来，刻画实体之间复杂的语义联系，显著提高推理性能。...【77】提出了一种具有单一性和高容量性的RNN模型，该模型的所有目标关系共享RNN的关系类型表示和组合矩阵，减小了训练参数数量，（准确性高，实用性强） 2018年【78】设计KG的深度序列模型（Deep...Sequential model for KG， DSKG），分别用独立的RNN单元处理实体层和关系层，取得较好效果。...on LSTM Networks , KGDL）,采用LSTM实体描述的句子进行编码，然后联合TransE与LSTM模型将实体描述的句子嵌入与三元组编码为实体描述，实现知识推理。...2018年【80】提出了用于知识推理的一种卷积神经网络模型ConvE，该模型采用二维卷积的嵌入来对KG中的新链接进行推理。
很容易忽略的是，一个具有捕捉和记忆长期依赖关系能力的算法是有用的，因为…我们想发现市场的长期依赖性。 黑色魔法盒的内部 黑色魔法盒里有什么？是循环神经网络（RNN）的一种类型，叫 LSTM。...RNN 是一种操作序列（例如字符序列）的深度学习算法。在每一步上，它都会接受来自下一字符的向量（例如之前谈过的嵌入），并运用矩阵来处理该向量，就像前面所看到的那样。...我们一步一步的把这些放进一叠 LSTM 中。LSTM 记住了之前步骤中的内容，这会影响它们加工当前内容的方式。 我们将 LSTM 第一层的输出传递到了另一层。...它调整了我们将输入嵌入到市场向量的方式，因此市场向量代表了任务中最重要的信息。 它调整了每个 LSTM 选择记住的时间和内容，这就使得它们的输出与任务最为息息相关。...在这个观点下，我所描述的整个架构实质上是个编码器，而我并没有真正的向其中放置过解码器。 但是，我想用第一层来实现某些特定的功能，使其在输入4000维向量后输出一个300维的向量。
我们的方法使用多层长短期记忆网络(LSTM)将输入序列映射到一个固定维度的向量，然后使用另一个深层LSTM从向量中解码目标序列。...尽管DNN具有灵活性和强大的功能，但它适用于输入和目标可以用固定维数的向量进行合理编码的问题。这有很明显的局限性，因为许多重要的问题最好是能够用长度未知的序列来表达。...想法是使用一个LSTM来读取输入序列，一次一步，以获得大的固定维向量表示，然后使用另一个LSTM来从该向量中提取输出序列(图1)。...通用序列学习的最简单策略是使用一个RNN将输入序列映射到固定大小的向量，然后使用另一个RNN将向量映射到目标序列(这种方法也被Cho等人采用。[5])。...我们使用了对4层layers的深度LSTMs，每层有1000个单元，1000维单词嵌入，输入词汇为160000，输出词汇为80000。因此，深层LSTM使用8000个实数来表示一个句子。
由于文本具有连续性，我们利用RNN及LSTM网络，来训练在给定已有前面单词的情况下网络预测后续一系列描述图像的句子的功能。...为了将单词转化成适合于LSTM网络输入的具有固定长度的表示序列，我们使用一个嵌入层来学习如何将单词映射到256维特征，即词语嵌入操作。...词语嵌入帮助将我们的单词表示为向量形式，那么类似的单词向量就说明对应的句子在语义上也是相似的。...在VGG-16网络所构建的图像分类器中，卷积层提取到的4,096维矢量表示将通过softmax层进行图像分类。...由于LSTM单元更支持用256维文本特征作为输入，我们需要将图像表示格式转换为用于描述序列的表示格式。因此，我们添加了嵌入层，该层能够将4,096维图像特征映射到另一个256维文本特征的矢量空间。
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