这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。由于TensorFlow 2.0最近已发布，该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法，该NoteBook实现了电影评论预测。在这篇文章中，将看到一个使用Keras和最新的TensorFlow和TensorFlow Hub模块的简单BERT嵌入生成器。所有代码都可以在Google Colab上找到。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活，也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活，是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记，从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
翻译自博客：IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
目前正在学习把深度学习应用到NLP，主要是看些论文和博客，同时做些笔记方便理解，还没入门很多东西还不懂，一知半解。贴出来的原因，一是方便自己查看，二是希望大家指点一下，尽快入门。
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 。
【新智元导读】谷歌今天公布了一个用 TensorFlow 构建神经机器翻译（NMT）系统的教程，全面解释 seq2seq 模型，并演示如何从零开始构建 NMT 翻译模型。这个教程从 NMT 的背景知识讲起，详细讲解如何构建并训练一个 NMT 模型，并提供代码，绝对有用。 机器翻译——自动在两种语言之间进行翻译的任务——是机器学习中最活跃的研究领域之一。在多种机器翻译方法中，序列到序列（“seq2seq”）模型最近取得了巨大的成功，并已经成为大多数商业翻译系统的事实上的标准，例如谷歌翻译。这是由于 seq2s
文本数据在处理的时候，由于各样本的长度并不一样，有的句子长有的句子短。抛开动态图、静态图模型的差异，由于需要进行矩阵运算，句长需要是等长的才可以，这就需要padding操作。padding一般是用最长的句子长度为最大长度，然后其他样本补0到最大长度，这样样本就是等长的了。
选自adventuresinmachinelearning 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 本文详细介绍了 word2vector 模型的模型架构，以及 TensorFlow 的实现过程，包括数据
多分类也称为单标签问题，例如，我们为每个样本分配一个标签。名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类，对于 2 个类，我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。另一方面，多标签任务更为一般，允许我们为每个样本分配多个标签，而不仅仅是一样本一标签。
击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的掌声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道，你时刻在做的事就是在预测未来。在本章中，我们将讨论循环神经网络 -- 一类预测未来的网络（当然，是到目前为止）。它们可以分析时间序列数据，诸如股票价格，并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生交通意外。更一般地说，它们可在任意长度的序列上工作，而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。举个例子，它们可以把语句，文件，以及语音范本作为输入，使得它们在诸如自动翻译，语音到文本或者情感分析（例如，读取电影评论并提取评论者关于该电影的感觉）的自然语言处理系统中极为有用。
我记得我第一次听说深度学习在自然语言处理（NLP）领域的魔力。 我刚刚与一家年轻的法国创业公司Riminder开始了一个项目，这是我第一次听说字嵌入。 生活中有一些时刻，与新理论的接触似乎使其他一切无关紧要。 听到单词向量编码了单词之间相似性和意义就是这些时刻之一。 当我开始使用这些新概念时，我对模型的简单性感到困惑，构建了我的第一个用于情感分析的递归神经网络。 几个月后，作为法国大学高等理工学院硕士论文的一部分，我正在 Proxem 研究更高级的序列标签模型。
选自谷歌 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 近日，谷歌官方在 Github 开放了一份神经机器翻译教程，该教程从基本概念实现开始，首先搭建了一个简单的NMT模型，随后更进一步引进注意力机制和多层 LSTM 加强系统的性能，最后谷歌根据 GNMT 提供了更进一步改进的技巧和细节，这些技巧能令该NMT系统达到极其高的精度。机器之心对该教程进行简要的描述，跟详细和精确的内容请查看项目原网站。 GitHub 链接：https://github.com/tensorflow/nmt 机器翻译，即跨语言间的自动翻译，
选自ruder.io 作者：Sebastian Ruder 机器之心编译 参与：Geek AI、张倩 本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务，使用的数据集为 IMDB 评论数据集。通过本文你将学到如何使用 word2vec 词嵌入和迁移学习技术，在有标签数据稀缺时获得更好的模型性能。 本文主要内容如下： 使用 Datasets 装载数据 使用预封装好的评估器（estimator）构建基线 使用词嵌入技术 通过卷积层和 LS
本文选自介绍 TensorFlow 的 Datasets 和 Estimators 模块系列博文的第四部分。读者无需阅读所有之前的内容，如果想重温某些概念，可以查看以下链接：
文：陈之炎 本文约4400字，建议阅读10+分钟本文对BERT模型预训练任务的源代码进行了详细解读，在Eclipse开发环境里，对BERT 源代码的各实现步骤分步解析。 BERT模型架构是一种基于多层双向变换器（Transformers）的编码器架构，在tensor2tensor库框架下发布。由于在实现过程当中采用了Transformers，BERT模型的实现几乎与Transformers一样。 BERT预训练模型没有采用传统的从左到右或从右到左的单向语言模型进行预训练，而是采用从左到右和从右到左的双向语言
文经公众号「机器人圈」授权转载（微信号：ROBO_AI） 本文长度为4473字，建议阅读10分钟 本文为你介绍一套NLP文本分类深度学习方法库及其12个模型。 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法。 它具有文本分类的各种基准模型，还支持多标签分类，其中多标签与句子或文档相关联。 虽然这些模型很多都很简单，可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余，但是这些模型中的其中一些是非常经典的，因此它们可以说是非常适合作为基准模型的。 每个模型在模型类型下都有一个测试函数。 我们还探讨了用两个seq
关于NLP的许多创新都是如何将上下文添加到单词向量中。常用的方法之一是使用递归神经网络。以下是递归神经网络的概念：
机器之心专栏 机器之心编辑部 Transformer 已经成为众多 NLP 任务以及部分 CV 任务的主流模型，但由于硬件资源匮乏，很多高校实验室或者公司都无法训练很大的模型，而降低批处理大小等措施又会导致训练时间成倍增加。针对这一痛点，字节跳动推出了 LightSeq 训练加速引擎，对 Transformer 训练的整个计算过程进行了优化，最多可以实现 3 倍以上的加速。 如今，NLP 和 CV 领域的大部分任务都将 Transformer 作为基础模型。而早在 2019 年 12 月，字节跳动就开源过
BERT终于来了！今天，谷歌研究团队终于在GitHub上发布了万众期待的BERT。
相比于BERT，SpanBERT主要是在预训练阶段进行了调整，如图1所示，具体包含以下几部分：
在图像领域，最流行的 building block 大多以卷积网络为主。上一篇我们介绍了转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt。卷积网络本质上依然是一个前馈网络，在神经网络基本单元中循环神经网络是建模序列问题最有力的工具， 有着非常重要的价值。自然语言天生是一个序列，在自然语言处理领域（Nature Language Processing，NLP）中，许多经典模型都基于循环神经网络单元。可以说自然语言处理领域是 RNN 的天下。
前言： 此文翻译自TensorFlow tutorial： Sequence-to-Sequence Models 本文的尽量在做到意思正确的情况下，做到不尬翻。但第一次尝试翻译，另加上英语水平有
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 10 个在文本生成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：Seq2Seq（RNN）、Seq2Seq（LSTM）、Seq2Seq+
在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq体系结构通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
在本文中，我将以run_classifier.py以及MRPC数据集为例介绍关于bert以及transformer的源码，官方代码基于tensorflow-gpu 1.x，若为tensorflow 2.x版本，会有各种错误，建议切换版本至1.14。
在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果。得益于PyTorch、Keras和TensorFlow等深度学习框架，实现最先进的体系结构变得非常容易。这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法，而只需要很少的概念知识和代码技能。简而言之，它们是数据科学社区的一座金矿!
深度学习算法(第24期)----自然语言处理(NLP)中的Word Embedding 前几期我们一起学习了RNN的很多相关知识，今天我们一起用这些知识，学习下机器翻译中的编码解码网络.
在以前的文章中，我们讨论过Transformer并不适合时间序列预测任务。为了解决这个问题Google创建了Hybrid Transformer-LSTM模型，该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。
次优的嵌入模型、低效的分块以及缺乏元数据过滤可能会影响LLM响应的相关性。以下是应对方法。
在研究自注意力时，有很多的名词需要我们着重的关注，比如填充掩码，前瞻掩码等等，但网上没有太多注意力掩码的教程和它是如何工作的信息，另外还有以下的细节需要详细的解释：
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78258198
上一篇通过转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型大家了解了：
多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用，超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图，允许论文捕获任意数量模式的数据，并使用模式之间的复杂关系，这些关系可以在不同样本之间灵活变化。为了实现这一目标，论文提出了多模态图学习（MMGL），这是一个通用而又系统的、系统的框架，用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是，论文关注用于生成任务的MMGL，建立在预先训练的语言模型（LMs）的基础上，旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。
LSTM （Long Short Term Memory, 长短期神经网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN, Recurrent neural networks）。LSTM 能够通过更新单元状态来学习参数间的长期依赖关系，目前在机器翻译、语言识别等领域有着广泛应用。
在本节中，我们将使用 PyTorch 中可用的各种自然语言处理（NLP）技术来构建各种实际 -使用 PyTorch 的世界应用。 情感分析，文本摘要，文本分类以及使用 PyTorch 构建聊天机器人应用是本节将介绍的一些任务。
Pointer Network（为方便起见以下称为指针网络）是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。在机器翻译的语境中, 最常听到的是: 用一种语言造句, 编码器把它变成一个固定大小的陈述。解码器将他转换成一个句子, 可能和之前的句子长度不同。例如, “como estas？”-两个单词-将被翻译成 “how are you？
Pointer Network（为方便起见以下称为指针网络）是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。
Data API还可以从现成的文件（比如CSV文件）、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件（支持大小可变的记录）读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式，基于Protocol Buffers（一个开源二进制格式）。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外，许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据，包括谷歌的BigQuery。
本文介绍了利用Pytorch框架实现文本分类的关键知识点，包括使用如何处理Out of Vocabulary words，如何解决变长序列的训练问题，举出了具体实例。
机器翻译是一项具有挑战性的任务，包含一些使用高度复杂的语言知识开发的大型统计模型。 神经机器翻译的工作原理是——利用深层神经网络来解决机器翻译问题。 在本教程中，你将了解如何开发一个神经机器翻译系统，
【导读】本篇文章将介绍如何使用Keras（一个非常受欢迎的神经网络库来构建一个Chatbot）。首先我们会介绍该库的主要概念，然后将逐步教大家如何使用它创建“是/否”应答机器人。我们将利用Keras来实现Sunkhbaatar等人的论文“End to End Memory Networks”中的RNN结构。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 17 个在文本摘要任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：CopyNet、SummaRuNNer、SeqGAN、Latent Ex
在这篇文章中，我们将演示如何构建Transformer聊天机器人。 本文聚焦于：使用TensorFlow Dataset并使用tf.data创建输入管道来使用Cornell Movie-Dialogs Corpus，使用Model子类化实现MultiHeadAttention，使用Functional API实现Transformer。
选自Nvidia.devblogs 作者：James Bradbury 参与：Jane W、吴攀 从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列，并使用一种称为循环神经网络（recurrent neural network/RNN）的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词组，一种被称为递归神经网络（recursive neural network）的深度学习模型考虑到了这种结构，这方面已经有大
| 机器的Image Captioning（自动图像描述）能力 电影《HER》中的“萨曼莎”是一款基于AI的OS系统，基于对西奥多的手机信息和图像内容的理解，“她”可以为他处理日常事物、可以陪他谈心、甚至进行Virtural Sex，还可以读懂所有的书、跟哲学家交流，“她”所做的一切俨然就是一个有血有肉的人类才能实现的。但萨曼莎还胜于人类，她能够同时和8316个使用者聊天，和641个使用者in love，并且对每个人都是真情实感。 电影的“她”是人类想象中的强AI，“她”有思维，具备比人还强的智力以及运算
目前，有数十种深度学习框架可以解决 GPU 上的任何种类的深度学习问题，那么为什么我们还需要一个呢？ 本书是对这一百万美元问题的解答。 PyTorch 进入了深度学习家族，并有望成为 GPU 上的 NumPy。 自加入以来，社区一直在努力兑现这一承诺。 如官方文档所述，PyTorch 是针对使用 GPU 和 CPU 进行深度学习的优化张量库。 尽管所有著名的框架都提供相同的功能，但 PyTorch 相对于几乎所有框架都具有某些优势。
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