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专访 | 基于LSTM与TensorFlow Lite，kika输入法是如何造就的

在构建这样的输入法引擎过程中，kika 不仅需要考虑使用 LSTM 还是 GRU 来实现高效的语言模型，同时还需要探索如何使整个方案更轻量化以及如何快速的进行部署。...直观来说，LSTM 会通过门控选择需要保留的上下文信息或记忆，并用于预测当前输入的词。...kika 表明最开始 LSTM 只是用来实现标准的语言模型，它不会将正在输入的键码作为模型输入。...在韩松 ICLR 2016 的最佳论文中，他用如下一张图非常形象地展示了量化的概念与过程。 ? 如上所示权重矩阵的所有参数可以聚类为 4 个类别，不同的类别使用不同的颜色表示。...这些新功能与新方向将赋予输入法引擎更多的特性，也能适应性地为不同的用户提供最好的体验。 本文为机器之心原创，转载请联系本公众号获得授权。

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【论文】Awesome Relation Classification Paper（关系分类）（PART II）

在convolution层把相邻词对应的LSTM输出和它们的dependency relation的LSTM输出连结起来作为convolution层的输入，在convolution层后接max pooling...LSTM，避免了RNN在处理长文本时存在的梯度消失问题。...整个模型可以分为以下几层： Embedding层：为了与之前的模型作比较，本文选取的词向量为senna-50和glove-100 Bi-LSTM层：输入为embedding层的句子向量表示，输出为每个时间步前向后向网络...网络训练的目标之一就是这两个对角矩阵 通过softmax归一化计算句子中每个单词相对不同实体的权重 ? 这样每个词都存在两个权重系数，分别对应两个实体。...Convolution Layer 卷积层就跟普通的一样没什么trick的设计啦 ? 注意一下其中参数矩阵的形状，矩阵R的形状为【 ?

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【论文】Awesome Relation Classification Paper（关系分类）（PART II）

在convolution层把相邻词对应的LSTM输出和它们的dependency relation的LSTM输出连结起来作为convolution层的输入，在convolution层后接max pooling...LSTM，避免了RNN在处理长文本时存在的梯度消失问题。...整个模型可以分为以下几层： Embedding层：为了与之前的模型作比较，本文选取的词向量为senna-50和glove-100 Bi-LSTM层：输入为embedding层的句子向量表示，输出为每个时间步前向后向网络...网络训练的目标之一就是这两个对角矩阵 通过softmax归一化计算句子中每个单词相对不同实体的权重 ? 这样每个词都存在两个权重系数，分别对应两个实体。...Convolution Layer 卷积层就跟普通的一样没什么trick的设计啦 ? 注意一下其中参数矩阵的形状，矩阵R的形状为【 ?

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EAST、PixelLink、TextBoxes++、DBNet、CRNN…你都掌握了吗？一文总结OCR必备经典模型（二）

合并后的输出框的坐标数值介于2个合并的输入框之间，从而有效利用所有回归出的框的坐标信息，减少位置误差。 项目 SOTA！平台项目详情页 EAST 前往 SOTA！...因为default box 有很多不同的长宽比，这样可以使其更加适应任务。 卷积核形状的选择 对于水平框的情况下卷积核的形状是1 x 5 ，但是对于带有旋转情况下文章选择的是3 x 5。...CRNN借鉴了语音识别中的LSTM+CTC的建模方法，不同之处是输入LSTM的特征，即，将语音领域的声学特征替换为CNN网络提取的图像特征向量。...此外，可以堆叠多层双向LSTM，深层结构允许比浅层抽象更高层次的抽象。这里采用的是两层各256单元的双向 LSTM 网络： 图8 (a) 一个基本的LSTM单元结构。...编码器使用几个卷积层（ConvNet）和一个两层的BLSTM网络来提取输入图像的顺序表示（h）。

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【深度学习】深入理解LSTM

那么如何解决梯度爆炸和梯度消失问题？梯度爆炸较为容易处理，在实际训练的时候对梯度进行修剪即可，但是梯度消失的处理就比较麻烦了，由上述的分析我们知道梯度消失一个关键在于激活函数。...比较著名的就是GRU（循环门控单元）和LSTM（长短期记忆网络）。GRU和LSTM二者结构基本一致，但有部分不同的地方，本讲以更有代表性的LSTM来进行详解。...图4 LSTM单元 根据图4，一个完整的LSTM单元可以用式（11.9）~（11.14）来表示，其中符号表示两个向量合并。 ?...1.记忆细胞 如图5红色部分所示，可以看到在LSTM单元的最上面部分有一条贯穿的箭头直线，这条直线由输入到输出，相较于RNN，LSTM提供了c作为记忆细胞输入。...遗忘门在整个结构中的位置如图11.6所示。可以看到，遗忘门接受来自输入和上一层隐状态的值进行合并后加权计算处理。 ?

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理解Pytorch中LSTM的输入输出参数含义

举个栗子 在介绍LSTM各种参数含义之前我们还是需要先用一个例子(参考LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？...Default: True batch_first – 默认为False，也就是说官方不推荐我们把batch放在第一维，这个CNN有点不同，此时输入输出的各个维度含义为 (seq_length,batch...，即上面例子中的一个句子（或者一个batch的句子），其维度形状为 (seq_len, batch, input_size) seq_len: 句子长度，即单词数量，这个是需要固定的。...2.3 输出数据 output： 维度和输入数据类似，只不过最后的feature部分会有点不同，即 (seq_len, batch, num_directions * hidden_size) 这个输出...tensor包含了LSTM模型最后一层每个time step的输出特征，比如说LSTM有两层，那么最后输出的是 [h^1_0,h^1_1,...

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python在Keras中使用LSTM解决序列问题

在本文中，我们将了解如何使用LSTM及其不同的变体来解决一对一和多对一的序列问题。  阅读本文后，您将能够基于历史数据解决诸如股价预测，天气预报等问题。...您可以看到输入形状为（1,1），因为我们的数据具有一个功能的时间步长。 ...假设我们要预测输入为30的输出。实际输出应为30 x 15 =450。 首先，我们需要按照LSTM的要求将测试数据转换为正确的形状，即3D形状。...如前所述，我们需要将输入转换为3维形状。我们的输入有25个样本，其中每个样本包含1个时间步，每个时间步包含2个特征。以下脚本可重塑输入。...您可以将LSTM层，密集层，批处理大小和时期数进行不同的组合，以查看是否获得更好的结果。 多对一序列问题 在前面的部分中，我们看到了如何使用LSTM解决一对一的序列问题。

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lstm怎么预测长时间序列_时间序列预测代码

---- 训练LSTM模型 1、首先将训练集中的输入和输出两列分为x和y，并将输入列转换为三维数组，此时X是一个[N*1*1]的数组，代码如下： X,y=train[:,0:-1],train...---- 模型的泛化 首先列出一条数据的处理过程： 1、将一条数据的输入和输出列分开，并且将输入进行变换，传入到预测函数中进行单步预测，详见注释，代码如下： def forecast_lstm...[1,2]的二维数组->[[10,12]] array=array.reshape(1,len(array)) # 逆缩放输入的形状为[1,2]，输出形状也是如此 invert=...[1,2]的二维数组->[[10,12]] array=array.reshape(1,len(array)) # 逆缩放输入的形状为[1,2]，输出形状也是如此 invert=scaler.inverse_transform...) # 将yhat中的结果返回 return yhat[0,0] # 读取数据，将日期和时间列合并，其他列删除，合并后的列转换为时间格式，设为索引 data=pd.read_csv('data.csv'

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如何用 RNN 实现语音识别？| 分享总结

但是，网上目前关于 RNNs 的基础介绍很少，本文便是介绍 RNNs 的基础知识，原理以及在自然语言处理任务重是如何实现的。文章内容根据 AI 研习社线上分享视频整理而成。...在近期 AI 研习社的线上分享会上，来自平安科技的人工智能实验室的算法研究员罗冬日为大家普及了 RNN 的基础知识，分享内容包括其基本机构，优点和不足，以及如何利用 LSTM 网络实现语音识别。...增加 peephole 的 LSTM 单元 ? 让几个 “门” 的输入数据除了正常的输入数据和上一个时刻的输出以外，再接受 “细胞状态” 的输入。 GRU 单元 ?...如果是训练英文的一句话，假设输入给 LSTM 的是一个 100*13 的数据，发音因素的种类数是 26(26 个字母），则经过 LSTM 处理之后，输入给 CTC 的数据要求是 100*28 的形状的矩阵...然后把 N*13 矩阵输入给 LSTM 网络，这里涉及到两层双向 LSTM 网络，隐藏节点是 40 个，经过 LSTM 网络之后，如果是单向的，输出会变成 40 个维度，双向的就会变成 80 个维度。

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python在Keras中使用LSTM解决序列问题

在本文中，我们将了解如何使用LSTM及其不同的变体来解决一对一和多对一的序列问题。 阅读本文后，您将能够基于历史数据解决诸如股价预测，天气预报等问题。...您可以看到输入形状为（1,1），因为我们的数据具有一个功能的时间步长。...假设我们要预测输入为30的输出。实际输出应为30 x 15 =450。首先，我们需要按照LSTM的要求将测试数据转换为正确的形状，即3D形状。...如前所述，我们需要将输入转换为3维形状。我们的输入有25个样本，其中每个样本包含1个时间步，每个时间步包含2个特征。以下脚本可重塑输入。...您可以将LSTM层，密集层，批处理大小和时期数进行不同的组合，以查看是否获得更好的结果。 多对一序列问题 在前面的部分中，我们看到了如何使用LSTM解决一对一的序列问题。

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深度学习基础知识 | 上

自编码器的目的是输入X与输出X’尽可能接近，网络结构为两层的MLP，这种接近程度通过重构误差表示，误差的函数有均方差和交叉熵，为了保证网络的稀疏性误差函数加L1正则项，为了保证网络的鲁棒性输入增加随机噪声数据...模型首先会把用户输入和物品输入分开，并且分别接一层embedding，然后合并两个embedding层作为MLP网络的输入。 ? 2.12 GBDT+LR模型 论文见GBDT+LR.pdf。...设用Xt表示LSTM输入向量，ht表示LSTM的输出值，Ct表示LSTM的状态向量。...（3）LSTM的使用 LSTM模型使用，首先把所有事件按照顺序排列成一个序列，逐个输入到LSTM模型，通过状态向量Ct-1使模型记忆和理解上下文，例如：用户输入一串字符ABC，预测用户下一个输入，把A、...2.13.4 如何将seq2seq运用到推荐算法 seq2seq模型的优点，序列化预测，一个输入序列输出一个序列。

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keras中文-快速开始Sequential模型

加入模型中： ---- 指定输入数据的shape 模型需要知道输入数据的shape，因此，Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数，后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的...下面的三个指定输入数据shape的方法是严格等价的： 下面三种方法也是严格等价的： ---- Merge层 多个Sequential可经由一个Merge层合并到一个输出。...Merge层的输出是一个可以被添加到新Sequential的层对象。下面这个例子将两个Sequential合并到一起： ?...开始的两层LSTM返回其全部输出序列，而第三层LSTM只返回其输出序列的最后一步结果，从而其时域维度降低（即将输入序列转换为单个向量） ?...状态LSTM使得我们可以在合理的计算复杂度内处理较长序列 请FAQ中关于状态LSTM的部分获取更多信息 将两个LSTM合并作为编码端来处理两路序列的分类 在本模型中，两路输入序列通过两个LSTM被编码为特征向量

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【论文详解】词向量ELMo: Embeddings from Language Models

从这个公式中我们就可以看出, 向左和向右的LSTM是不同的, 也就是说有两个LSTM单元， ? 是输入的意思. 输入的内容是最初始的词向量. ?...是输出内容, 即LSTM在每个位置的 h. h会再用作softmax的输入,来进行词汇选择权重赋予，但是, ? 和 ?...是相同的, 意味着这两个单元的输出和输入都是相同的.单层的双向LSTM如下: ? 那么, 这里设定第 j 层的第 k 个位置的forwardLSTM(也就是右向LSTM)输出为 ?...这里展示的是一个双层, 即L=2的情况，也就是说, 每个位置的输出在输入到下一位置的同时, 也作为下一层的同一位置的输入. 3.2 ELMo 上面说到了, LSTM的每一层都有自己不同的代表的意义, 因此...of language modeling) 这篇文章中,由于篇幅较长, 见最后的补充部分. § 是一个两层的LSTM, 每层的LSTMcell拥有4096个单元(即hidden state) 和512

1.8K10

Transformer的潜在竞争对手QRNN论文解读，训练更快的RNN

LSTM LSTM是RNN最著名的变体。红色块是线性函数或矩阵乘法，蓝色块是无参数元素级块。LSTM单元应用门控功能（输入，遗忘，输出）以获得输出和称为隐藏状态的存储元素。...卷积分量 卷积组件的操作如下： 形状的输入序列：（batch_size，sequence_length，embed_dim） 每个“ bank”的形状为“ hidden_dim”的内核：（batch_size...为了更好理解，请参考下图： 接下来，我们基于池化功能（将在下一节中讨论）使用额外的内核库，以获取类似于LSTM的门控向量： 这里，*是卷积运算；Z是上面讨论的输出（称为“输入门”输出）；F是使用额外的内核库...因此，如果我们使用kernel_size = 2，我们将得到类似LSTM的方程式： 池化组件 通常，合并是一种无参数的函数，可捕获卷积特征中的重要特征。对于图像，通常使用最大池化和平均池化。...我们看到了它如何在基于卷积的模型中增加递归，从而加快了序列建模的速度。QRNN的速度和性能也许真的可以替代Transformer。 编辑：王菁 校对：林亦霖

1.1K31

【深度学习 | LSTM】解开LSTM的秘密:门控机制如何控制信息流

希望大佬带带） 【深度学习 | LSTM】解开LSTM的秘密:门控机制如何控制信息流 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ） ----...在LSTM层中，有三个门控单元，即输入门、遗忘门和输出门。这些门控单元在每个时间步上控制着LSTM单元如何处理输入和记忆。...具体地，LSTM层的输入是一个形状为(batch_size, timesteps, input_dim)的三维张量，其中batch_size表示输入数据的批次大小，timesteps表示序列数据的时间步数...因此，return_sequences的默认值为False，如果需要输出每个时间步的LSTM的输出，则需要将其设置为True。 这些参数的不同设置将直接影响到 LSTM 层的输出和学习能力。...这些不同类型的时间序列预测任务在输入和输出的维度上略有差异，但都可以通过适当配置LSTM模型来实现。具体的模型架构和训练方法可能会因任务类型和数据特点而有所不同。

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【深度学习 | LSTM】解开LSTM的秘密:门控机制如何控制信息流

希望大佬带带）图片【深度学习 | LSTM】解开LSTM的秘密:门控机制如何控制信息流 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27...在LSTM层中，有三个门控单元，即输入门、遗忘门和输出门。这些门控单元在每个时间步上控制着LSTM单元如何处理输入和记忆。...因此，return_sequences的默认值为False，如果需要输出每个时间步的LSTM的输出，则需要将其设置为True。这些参数的不同设置将直接影响到 LSTM 层的输出和学习能力。...其中32是上一时间步的隐藏状态大小，另外32是当前时间步的输入维度。偏置向量：形状为（32，）的向量。遗忘门参数：权重矩阵：形状为（32，32 + 32）的矩阵。偏置向量：形状为（32，）的向量。...这些不同类型的时间序列预测任务在输入和输出的维度上略有差异，但都可以通过适当配置LSTM模型来实现。具体的模型架构和训练方法可能会因任务类型和数据特点而有所不同。

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重新调整Keras中长短期记忆网络的输入数据

你可能很难理解如何为LSTM模型的输入准备序列数据。你可能经常会对如何定义LSTM模型的输入层感到困惑。也可能对如何将数字的1D或2D矩阵序列数据转换为LSTM输入层所需的3D格式存在一些困惑。...在本教程中，你将了解如何定义LSTM模型的输入层，以及如何重新调整LSTM模型加载的输入数据。 完成本教程后，你将知道: 如何定义一个LSTM输入层。...如何对一个LSTM模型的一维序列数据进行重新调整，并定义输入层。 如何为一个LSTM模型重新调整多个并行序列数据，并定义输入层。 让我们开始吧。...model= Sequential() model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(1)) 在本例中，LSTM()层必须指定输入的形状。...具体来说,你学会了: 如何定义一个LSTM输入层。 如何重新调整LSTM模型的一维序列数据和定义输入层。 如何重新调整LSTM模型的多个平行序列数据并定义输入层。

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【技术白皮书】第三章：文字表格信息抽取模型介绍——实体抽取方法：NER模型（上）

当合并常见的先验知识（例如地名录和词性）时，结果系统的性能优于仅使用单词级表示的基线。...Aguilar等人114提出了NER的多任务方法。在这个层面上，CNN利用文字和形状来捕捉字符。对于单词级的句法和上下文信息，例如词性和单词嵌入，该模型实现了LSTM体系结构。...每个平面NER层采用双向LSTM来捕获顺序上下文。该模型将LSTM层的输出合并到当前平面NER层中，为检测到的实体构建新的表示，然后将它们输入到下一个平面NER层。...该模型递归计算每个节点的隐藏状态向量，并根据这些隐藏向量对每个节点进行分类。下图显示了如何递归地计算每个节点的两个隐藏状态特征。...他们的模型从文本和国际象棋棋盘（9×9方块，40块14种不同类型的棋子）中获取输入，并预测该游戏特定的21个命名实体。

1.1K20

【Pre-Training】ELMo：ELMO wants to play!

值得注意是，ELMo 使用的 Bi-LM 与 Bi-LSTM 不同，虽然长得相似，但是 Bi-LM 是两个 LM 模型的串联，一个向前，一个向后；而 Bi-LSTM 不仅仅是两个 LSTM 串联，Bi-LSTM...（之所以是 2L + 1 是因为把输入层加了进来） 对于下游任务来说，ELMo 会将所有的表征加权合并为一个中间向量： 其中， 是 Softmax 的结果，用作权重； 是常量参数，允许模型缩放整个 ELMo...向量，考虑到各个 Bi-LSTM 层分布不同，某些情况下对网络的 Layer Normalization 会有帮助。...简单解释下这张图，a 是普通的基于 LSTM 的语言模型，b 是用字符级别的 CNN 来代替原本的输入和 Softmax 层，c 是用 LSTM 层代替 CNN Softmax 层并预测下一个单词。...使用 CNN-BIG-LSTM 的架构进行预训练（这里的 BIG 只是想说多很多 LSTM），并且为了平衡 LM 的复杂度、模型大小和下游任务的计算需求，同时保持纯粹基于字符的输入表示，ELMo 只使用了两层的

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cuDNN 5对RNN模型的性能优化

在这类，我将以LSTM网络的性能为例，但大多数的优化可以用在任意RNN模型。 第一步：优化单次迭代 下列方程组表示了数据如何在LSTM单元正向传播。图2展示了LSTM单元的示意图。 ? ?...图2：LSTM单元的示意图 从计算的角度来看，这里需要8次矩阵的乘法运算（GEMM）—— 有四次对输入i，有四次对输入h —— 以及大量逐点运算。 这个案例分析的出发点是LSTM的逐步实现。...因此，第一个优化方法就是把递归阶段的四次W矩阵操作合并为一次，并且把输入数据的四次W矩阵操作也做合并。...也就是说对这些输入的矩阵运算操作可以立即开始。这也意味着它们能够被合并为更大的GEMMs。尽管起初这似乎是件好事（合并的GEMMs有更好的并行化），递归GEMM的传递依赖于输入GEMMs的完成度。...因此需要我们做出取舍：合并输入GEMMs使得操作的并行化程度更高，但也阻止了递归GEMMs的过程重叠。这里的最佳策略往往取决于RNN的超参数。在我们的例子里，合并两个输入GEMM是最合适的。

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