图片 图1 RNN网络结构图 从图1上可以看出，RNN在每个时刻$t$均会接收两个输入，一个是当前时刻的单词$xt$，一个是来自上一个时刻的输出$h{t-1}$，经过计算后产生当前时刻的输出$h_t$。...Tip：当RNN读完最后一个单词后，那RNN就已经读完了整个句子，一般可认为最后一个单词输出的状态向量能够表示整个句子的语义信息，即它是整个句子的语义向量，这是一个常用的想法。...1.4.1序列到类别模式¶ 第1节我们讲到，在RNN读完一个句子的最后一个单词后，该单词对应的输出便可以看做能够代表整个句子的语义向量，根据这个语义向量可以进一步计算一些任务，比如文本分类，假设通过这个语义向量能够将...图片 图5 同步的序列到序列模式 以 词性标注(Part-of-Speech Tagging) 为例，该任务期望得到一个句子中每个单词的词性，因此它的输入就是一个句子中的单词，它的输出就是每个单词对应的词性...2.4.2 使用LSTM进行文本分类建模 在循环神经网络RNN章节中，我们谈到当RNN读完最后一个单词的时候，其实已经读完了整个句子，那么最后这个单词输出的向量可以被视为整个句子的语义向量。
进一步讲，它只有一个物理RNN单元，但是这个RNN单元可以按照时间步骤进行展开，在每个时间步骤接收当前时间步的输入和上一个时间步的输出，然后进行计算得出本时间步的输出。...使用公式表示 示例 下面我们举个例子来讨论一下，如图所示，假设我们现在有这样一句话：”我爱人工智能”，经过分词之后变成”我，爱，人工，智能”这4个单词，RNN会根据这4个单词的时序关系进行处理，在第1个时刻处理单词...从图上可以看出，RNN在每个时刻 t 均会接收两个输入，一个是当前时刻的单词 X_t ，一个是来自上一个时刻的输出 h_{t-1} ，经过计算后产生当前时刻的输出 h_t 。...总结一下，RNN会从左到右逐词阅读这个句子，并不断调用一个相同的RNN Cell来处理时序信息，每阅读一个单词，RNN首先将本时刻 t 的单词 X_t 和这个模型内部记忆的「状态向量」 h_{t-1}...「Tip」：当RNN读完最后一个单词后，那RNN就已经读完了整个句子，一般可认为最后一个单词输出的状态向量能够表示整个句子的语义信息，即它是整个句子的语义向量，这是一个常用的想法。
则只在输入整段文本后，在最后一个时间步进行预测，输出分类的结果，而不是每读入一个单词后输出结果。 这是一个典型的多对一问题。 ?...在第一个时间步输入 X,再往后的时间步，不进行输入，但是输出随时间步的生成的音符，一直合成到这个音乐作品的最后一个音符。 在这个例子中，需要将生成的输出也作为输入传入下一层(如图红线所示) ?...输入和输出序列长度不等的循环神经网络 对于机器翻译的问题而言，输入句子的单词的数量和输出句子的单词的数量可能不同 通常在不同的时间步中依次读入输入序列，全部读完后，再输出 RNN 的结果，这样就可以使得...语言模型能判断句子出现的概率 使用 RNN 建立语言模型 训练集: 对于一个语言模型而言首先需要一个很大的文本语料库--数量众多的英文句子组成的文本 对于语料库中的一个句子来说，首先按照单词将其标记成为一个个独立的单词...在第二时间步中，使用激活项 ，并且把正确的第一个单词 cats 传入作为 相当于告诉 RNN 模型第一个词的正确答案。
每个不在这个词汇表中的单词都被特殊标记为"UNK" 3.2 Decoding and Rescoring ? 我们实验的核心是在许多句子对上训练一个大而深的LSTM。...通常，当我们把源序列与目标序列链接时，原序列中的每个词语在目标序列中的对应单词相差很远。因此，该问题具有"最小时间延迟"的问题。...其实可以这么理解，当我们将输入句子倒序后，输入句子与输出句子之间的平均距离其实并没有改变，而在倒序前，输入与输出之间的最小距离是很大的，并且每个词与其对应的翻译词的间隔是相同的，而倒序后，前面的词（与其翻译词...为了解决这个问题，确保在一个minibatch中的所有句子长度大致相同，最终速度提高了2倍 3.5 Parallelization ?...我们相信一个标准的RNN在逆转源序列后能够更加容易被训练 个人总结 这篇文章在当年看来可能非常惊艳，但是我读完这盘文章之后很无感，"不就是两个LSTM拼接吗？"。
读完这篇博客，你会知道： 编码器-解码器结构和固定长度内部表征的局限性 让网络学会针对输出序列的每一项去注意输入序列中对应位置的注意力机制 带有注意力机制的循环神经网络在文本翻译、语音识别等 5 个领域中的应用...然而，它受到了一个限制，即所有的输入序列都被强制编码成固定长度的内部向量。这一局限性限制了这些网络的性能，尤其是考虑到比较长的输入序列时，例如文本翻译中的长句子。...「这种编码器-解码器方法的一个潜在问题是神经网络需要把源句子中的所有必要信息压缩成一个固定长度的向量。这使得神经网络在处理长句子，尤其是比训练语料长的句子时会比较困难。」...「论文提出的方法能够直观地观察到生成序列中的每个词与输入序列中一些词的（软）对齐关系，这可以通过对标注权重的可视化来实现……每个图中矩阵的每一行代表与标注相关联的权重。...前提中的单词到假设中单词的注意力编译。图片来自论文：Reasoning about Entailment with Neural Attention, 2016 4.
【刷题】统计每个元音字母在字符串中出现的次数【2】 一、题目 1.题目描述 二、解题报告 1.思路分析 2.代码详解 3.注意事项C++ 一、题目 1.题目描述 题目：统计每个元音字母在字符串中出现的次数...输入：输入数据首先包括一个整数n，表示测试实例的个数，然后是n行长度不超过100的字符串 输出： 示例 : 二、解题报告 1.思路分析 循环进行通过switch匹配计数 2.代码详解...printf("a:%d\ne:%d\ni:%d\no:%d\nu:%d\n",a,e,i,o,u) ; } } } 3.注意事项C++ 输入测试是字符串，而且输入是带有空格的句子...这里如果还用scanf输入，它会读完一个单词后就进行后面的循环计数，不ok。...注意对于输入完样例次数后的那个回车，gets会将它作为输入，所以要多加一个gets吸收这个回车 字符串初始化char s[1000] 判断句子结束用 最后一个字符=‘\0’ 输出格式 之前多次测试实例有一个空行隔开
因为句子中词语或词组可以按照不同的方式组合，在语法结构分析图中会像花园小径一样分叉延伸，因而被称作“花园小径”句子。）你开始读的时候，你会相信句子是这个意思。但是当你读完整句，你会发现之前自己想错了。...“中等长度的句子——例如20至30个词语的长度——可能会有几百、几千甚至几万种可能的语法结构，这不是什么稀罕事。”...软件从左到右阅读，尝试了各种词组结合的可能性并进行分析，当阅读完最后一个词语后，软件认为"I"(我）为主语、"booked"(预定）为动词、"tickect to Google”（去谷歌的车票）是宾语的可能性最高...Gibson说，“任何一个正常长度的句子，都有几千几万种可能的解读方式。”语言学的一个重要问题，就是人类如何从这么多的可能性中，快速挑选出正确的选项。 花园小径句子的试验显示了我们极度依赖经验。...我们在日常生活中经常碰到误解的句子。Levy认为，我们的大脑也许想要预测那些在沟通中丢失的、含糊地咕哝出来的或者阅读时被忽视的单词，以修复完整的句子含义。
阅读完本文后，您将会知道如何： 收集、准备和检验数据 建立简单的模型，必要时转化为深度学习 解释和理解模型，确保捕获的是信息而非噪声 这篇文章我们将给你提供一步一步的指导；也可以作为一个提供有效标准方法的高水平概述...例如，我们可以为数据集中的所有单词建立一个词汇表，每个单词对应一个不同的数字（索引）。那句子就可以表示成长度为词汇表中不同单词的一个列表。在列表的每个索引处，标记该单词在句子中出现的次数。...这就是词袋模型（Bag of Words），这种表示完全忽略了句子中单词的顺序。如下所示。 ? 将句子表示为词袋。左边为句子，右边为对应的表示，向量中的每个数字（索引）代表一个特定的单词。...可视化词嵌入 在「社交媒体中出现的灾难」一例中，大约有 2 万字的词汇，这代表每个句子都将被表示为长度为 2 万的向量。向量中有很多 0，因为每个句子只包含词汇表中非常小的一个子集。...训练足够多的数据后，词汇表中的每个单词会生成一个 300 维的向量，由意思相近的单词构成。
在翻译每个德语单词时，翻译器会使用记录的关键词。 通过为每个单词分配分值，注意力为不同单词分配不同的注意力。...为了完整起见，本文还附加了它们的 BLEU 值——一种评估生成句子到参考句子的评判标准。 2a. Bahdanau et.al(2015)[1] 这篇注意力实现的文章是注意力领域的开山之作。...两个翻译器会定时「交流」它们读取的每一个单词。在读完整篇德语文本后，翻译器 B 负责根据「交流结果」和它们共同选择的综合关键词，将德语句子逐词译成英文。...同样，翻译器 B（比 A 更高级）也会读取相同的德语文本，同时记下关键词。低级翻译器 A 读取每个单词时都要向翻译器 B 报告。完成阅读后，它们会根据共同选择的综合关键词，将句子逐词翻译成英文。...此外，在读取德语文本时，翻译器 H 会基于它的所知和收到的信息记录下相关的关键词。 每个翻译器都读取完德语文本后，翻译器 A 就会开始翻译第一个单词。
标记化和填充 下一步是标记原始句子和翻译后的句子，并对大于或小于特定长度的句子应用填充，在输入的情况下，这将是最长输入句子的长度。对于输出，这将是输出中最长句子的长度。...在填充中，为句子定义了一定的长度。在我们的情况下，输入和输出中最长句子的长度将分别用于填充输入和输出句子。输入中最长的句子包含6个单词。对于少于6个单词的句子，将在空索引中添加零。...] 由于输入中有20,000个句子，并且每个输入句子的长度为6，所以输入的形状现在为（20000，6）。...回想一下，输出中的唯一单词总数为9562。因此，输出中的每个单词可以是9562个单词中的任何一个。输出句子的长度为13。对于每个输入句子，我们需要一个对应的输出句子。...做出预测 在这一步中，您将看到如何使用英语句子作为输入进行预测。 在标记化步骤中，我们将单词转换为整数。解码器的输出也将是整数。但是，我们希望输出是法语中的单词序列。为此，我们需要将整数转换回单词。
，用来表示生成的单词在原句子中的绝对位置。还多了一项 ? ，表示句子生成结束。为什么要用这一项呢？因为原来的结束符号被当作第二项输入进序列了。...个单词 ? ，采用一个向量来表示它的相对位置，每个维度取值只有-1，0和1三种。 ? 定义为：如果 ? 绝对位置在 ? 的左边，就取-1；如果是一个词，就取0；如果在右边，就取1。...可以观察到这个时刻向量长度其实只有 ? ，而且下个时刻长度就会加1。将这些向量拼接成一个矩阵 ? ，每一列表示一个单词的位置向量，这个矩阵关于主对角线对称的元素其实是相反数。...预测单词的概率： ? 预测下一个词应该插在哪个位置： ? 注意到这里不仅拼接上了下一个词的词向量，还区分了每个词左边和右边的隐层表示。 其实这里有个问题，一个词在 ? 的右边不就等价于在 ?...也就是在每个时刻，遍历所有的下一个单词和它的相对位置，找出最大的 ? 个子序列。最后的目标函数变为了： ? 这里近似后验被定义为了：如果 ? 在 ? 中，概率为 ? ，否则为0。
首先我们看下面的编码器部分，编码的过程如下： 英语句子中的每个单词首先进行one-hot向量编码（蓝色部分）。...这个很简单，假设有10000个单词，并且每个单词标记一个索引，如0,1,2,...9999，假如Economic所对应的索引为1,那么Economic单词的one-hot编码后的向量为（0,1,0,0,...我们需要用一个向量来表示整句话，但是在得到这个向量之前，我们还需要对每个单词进行二次编码，这次编码的目的是要让其更有意义，不是简单的one-hot编码了，那么如何得到这种更有意义的编码呢？...由第2步我们已经得到了每个单词的特征向量s，接下来就是把这些特征向量s按照时间先后顺序依次输入到LSTM隐含层，这里假设有个h_0是一个所有元素随机初始化为0的向量，于是，由s_1和h_0即可得到h_1...总结： 机器翻译时，将输入句子中的单词顺序颠倒一下可以提高机器翻译的性能，这可能是因为减小了源句与翻译后的句子的对应词语之间的距离； 本文是序列建模的一个最简单的例子，如果要提升机器翻译系统的性能，可以考虑假如注意力机制
把输入编码成一个固定的长度过程中，对于句子中每个词都赋予相同的权重，这样做是不合理的。比如，在机器翻译里，输入的句子与输出句子之间，往往是输入一个或几个词对应于输出的一个或几个词。...这里 对应的就是196个区域数量，每个区域都是原始图像经过下采样得到的，因此可以通过4次上采样能够恢复原始图像中对应区域。...作为类比，图像上的 个区域( 平展开为196)就相当于句子的长度（单词的数量 ）；每个区域的D维向量化表示是由D个Filter提取的该区域的特征concat在一起形成的向量，类比于句子每个单词的embedding...其中，三个门控由sigmoid激活，得到的是元素值皆在 0 到 1 之间的向量，可以将门控的值视作保留概率；候选向量由tanh激活，得到的是元素值皆在－1到1之间的向量。...第二个式子是更新旧的记忆单元，element-wise 的运算表示三个门控将对各自控制的向量的每个元素做“取舍”：0 到 1 分别代表完全抛弃到完全保留。第三个式子是得到隐状态。
在实际中，每个句子的长度不一样，我们会取一个适当的值，作为向量列表的长度。如果一个句子达不到这个长度，那么就填充全为 0 的词向量；如果句子超出这个长度，则做截断。...这里我们的代码实现中，第 1 维是 batch size，第 2 维是句子长度。代码里也包括：如何用矩阵实现多组注意力的并行计算。代码中已经有详细注释和说明。...为了解决这个问题，Transformer 模型对每个输入的向量都添加了一个向量。这些向量遵循模型学习到的特定模式，有助于确定每个单词的位置，或者句子中不同单词之间的距离。...在实际中，我们使用的句子不只有一个单词。例如--输入是：“je suis étudiant” ，输出是：“i am a student”。...我们用例子中的句子训练模型，希望产生图中所示的概率分布 我们的模型在一个足够大的数据集上，经过足够长时间的训练后，希望输出的概率分布如下图所示： ? 希望经过训练，模型会输出我们希望的正确翻译。
我们将从最简单的方法开始，然后转向更细致的解决方案，比如特性工程、单词向量和深度学习。 读完这篇文章，你会知道如何: 收集、准备和检查数据。 建立简单的模型，并在必要时向深度学习过渡。...例如，我们可以在我们的数据集中建立一个包含所有单词的词汇表，并为词汇表中的每个单词创建一个唯一索引。每个句子都被表示成一个列表，这个列表的长度取决于不同单词的数量。...在这个列表中的每个索引中，我们标记出给定词语在句子中出现的次数。这被称为词袋模型，因为它是一种完全无视句子中词语顺序的表现形式。以下是插图说明： 把句子表示为词袋。左边是句子，右边是数字表示。...向量中的每一个索引都代表一个特定的单词。 可视化嵌入 在“社交媒体灾难”数据集中，我们大约有2万个单词，这意味着每个句子都将被表示成长度为20000的向量。这每个句子只包含了我们词汇量的一小部分。...黑箱解释器允许用户通过扰动输入（在我们的例子中是从句子中移除单词）和观察预测如何改变来解释任何分类器在一个特定示例上的决定。
对于解码器，我们将再次使用LSTM层，以及预测英语单词的全连接层。 实现 示例数据来自manythings.org。它是由语言的句子对组成的。在我们的案例中，我们将使用西班牙语-英语对。...根据之前的代码，西班牙语句子的最大长度为12个单词，英语句子的最大长度为6个单词。在这里我们可以看到使用编解码器模型的优势。...为此，我们首先必须添加一个输入层，这里唯一要考虑的参数是“shape”，这是西班牙语句子的最大长度，在我们的例子中是12。...然后我们需要将输出1的单元的索引映射到字典中，在字典中我们将每个单元映射到一个单词。...我们刚刚看到了如何应用全连接层来预测一个单词，但是我们如何对整个句子进行预测呢？
假设输入数据的channel数量变为6，即输入数据shape为8×6（另，这里channel的概念相当于自然语言处理中的embedding，而该输入数据代表8个单词，其中每个单词的词向量长度为6）。...在卷积的过程中，输入数据与过滤器在每个channel上分别卷积，之后将卷积后的每个channel上的对应数值相加，即执行4×4次6个数值相加的操作，最终输出的数据序列长度和channel等于1时一样仍为...的矩阵，其中 ? 为一个句子中的单词数， ? 是每个词对应的词向量的维度。也就是说，输入层的每一行就是一个单词所对应的 ? 维的词向量。...另外，这里为了使向量长度一致对原句子进行了padding操作。我们这里使用 ? 表示句子中第 ? 个单词的 ? 维词嵌入。...也可以选用K-Max池化（选出每个特征向量中最大的K个特征），或者平均池化（将特征向量中的每一维取平均）等，达到的效果都是将不同长度的句子通过池化得到一个定长的向量表示。
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