这些模型不仅提高了模型的透明度，而且通过在训练过程中结合高级人类可解释的概念（如“颜色”或“形状”），培养了对系统决策的新信任感。...❞ 在这篇博文[1]中，我们将深入研究这些技术，并为您提供使用简单的 PyTorch 接口实现最先进的基于概念的模型的工具。...这模型在 2020 年国际机器学习会议上发表的一篇论文中介绍，旨在首先学习和预测一组概念，例如“颜色”或“形状”，然后利用这些概念来解决下游分类任务： 通过遵循这种方法，我们可以将预测追溯到提供解释的概念...通过这个例子，您将更好地理解概念瓶颈如何在实践中应用，并见证它们在解决具体问题方面的有效性。...往期推荐 如何在 Linux 中列出 Systemd 下所有正在运行的服务 GPT 模型的工作原理 你知道吗？ Backbone 在神经网络中意味着什么？
然后该 RNN 执行一些计算，得到新的内部记忆（蓝色框），该记忆表示了所有之前见过的单元（如，所有之前的词）。...但是，和简单的词袋模型比起来，LSTM 的计算成本要高得多，而且需要经验丰富的深度学习工程师使用高性能的计算硬件来实现和提供支持。...我们已经公开了一个 PyTorch 的数据加载器： https://github.com/pytorch/text STT 不仅可以给句子分类（积极、消极），而且也可以给每个句子提供符合语法的子短语（...事实上，结果证明这种情况只适用于 12% 的句子，而 6% 的句子中，词袋和 LSTM 都错了。在这种情况下，我们没有理由再运行 LSTM，而只使用词袋以节省时间。...然而在训练 LSTM 的过程中，其经常实现了超过 99% 的训练准确度，并显然对训练集存在过拟合现象。
特征提取 概念：将文本转化为机器可理解的形式，通常是数值向量。 技术：传统方法如词袋模型（Bag of Words）和TF-IDF，以及现代方法如词嵌入（Word Embeddings）。 3....在这一部分，我们将通过一些关键代码段来展示这些模型的实现和应用。 传统机器学习方法 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯是一种基于概率的简单分类器，广泛用于文本分类。...（RNN）和LSTM 循环神经网络（RNN）及其变体LSTM（长短期记忆网络）在处理序列数据，如文本，方面非常有效。...在这一部分，我们将探讨深度学习在文本分类中的几种关键应用，并通过示例代码展示这些模型的实现。 卷积神经网络（CNN）的应用 CNN在文本分类中的应用，主要是利用其在提取局部特征方面的优势。...五、PyTorch实战：文本分类 在这一章节中，我们将通过一个具体的例子，展示如何使用PyTorch框架实现文本分类任务。
2016 年之前：词袋和 TF-IDF 称霸 在 2016 年之前，解决并赢得 Kaggle NLP 挑战的标准方式是：使用词袋（计算单词在文档中的出现次数）创建特征，并输入到机器学习分类器中，如朴素贝叶斯分类器...该方法曾用于 StumbleUpon Evergreen Classification Challenge 挑战赛中。...目前神经网络框架 Keras 和 TensorFlow 具备易用性且吸引了大量用户，那时它们的初始版本已开始流行。这些框架让捕捉词序列的意义成为可能，而不仅仅是捕捉词袋的意义。...之后，所有实际 NLP 方法都开始使用词嵌入和神经网络（RNN、LSTM、GRU 等等，以及注意力机制等），这成为解决 Kaggle NLP 挑战赛的标准方式。TF-IDF 成为过去式…… ?...2018–2019：PyTorch 的突破 最近，一种新的神经网络框架 PyTorch 受到了数据科学社区的关注。
2016以前：词袋（bag of words）模型和TF-IDF算法盛行 在2016年之前，解决（或者说赢得）Kaggle自然语言处理挑战的标准方法是采用词袋模型（即计算文章中各个单词出现的次数）来建立特征输入机器学习分类器...稍微完善些的则有TF-IDF算法。 这种方法被应用在如StumbleUpon Evergreen分类挑战。 StumbleUpon是一个推荐引擎，根据用户的兴趣向其推荐相关的网页。...它们不再仅使词袋模型，开始使用词序模型捕获句意。 然而要运行深度神经网络，还有最后一项难题亟待解决：需要高处理性能。成本越来越低的GPU解决了这个难题。...从那时起，词嵌入和神经网络（RNN，LSTM，GRU等等，以及基于此的改进，如attention）这些可行方案就成了解决Kaggle中自然语言处理难题的标准方法 这时候就不得不说一句：永别了，TF_IDF...使用RNN编码单词序列 2018-2019：PyTorch杀出重围 近几个月，一个新的神经网络框架PyTorch在数据科学界越来越受关注。
{%xxxx%}的格式，使用正则可以很方便地将其清洗 项目说明 训练集10000条语料, 测试集500条语料 使用朴素贝叶斯、SVM、XGBoost、LSTM和Bert, 等多种模型搭建并训练二分类模型...前3个模型都采用端到端的训练方法 LSTM先预训练得到Word2Vec词向量, 在训练神经网络 Bert使用的是哈工大的预训练模型, 用Bert的[CLS]位输出在一个下游网络上进行finetune。...《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDF Deep Learning 中文版初版-周志华团队 【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解，通俗易懂！...李航《统计学习方法》最新资源全套！...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
在自然语言处理中，总会遇到这样的情况：特征全是单词！ 但是，如何在电脑上表述一个单词呢？...维的情况下，我们往往想从神经网络中得到数据密集的结果，但是结果只有很少的几个维度（例如，预测的数据只有几个标签时）。我们如何从大的数据维度空间中得到稍小一点的维度空间？...Pytorch中的词嵌入 在我们举例或练习之前，这里有一份关于如何在Pytorch和常见的深度学习中使用词嵌入的简要介绍。...它几乎总能帮忙把模型性能提升几个百分点。 CBOW 模型如下所示：给定一个单词 ? ， ? 代表两边的滑窗距，如 ? 和 ? ，并将所有的上下文词统称为 ? ，CBOW 试图最小化 ? 其中 ?...的嵌入。 在 Pytorch 中，通过填充下面的类来实现这个模型，有两条需要注意： 考虑下你需要定义哪些参数。 确保你知道每步操作后的结构，如果想重构，请使用.view()。
深度学习（Deep Learning）:一种基于机器学习中的神经网络的算法。它模拟人脑，通过对大量数据进行训练，找到其中的规律。3....长短期记忆网络（LSTM）:一种特殊的递归神经网络，可以更好地捕捉长期依赖关系，常用于语言模型和机器翻译等序列学习任务。7....包括感知机、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。深度学习是AI领域最活跃和成功的分支。5. 学习Python与深度学习框架。如TensorFlow、PyTorch、MXNet等。...这些框架和库可以加速AI模型的开发与训练。6. 学习自然语言处理。包括词袋模型、n-gram、LSTM、Transformer、BERT等。自然语言处理是AI领域最重要的方向之一。7....包括卷积神经网络、目标检测、图像分类等。计算机视觉也是AI发展最成功的领域。8. 持续关注行业前沿技术与应用。如强化学习、GAN、迁移学习等。并在实践中运用这些技术。9. 不断实践与总结。
教程 | 如何解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题 教程 | 一个基于TensorFlow的简单故事生成案例：带你了解LSTM 教程 | 如何判断LSTM模型中的过拟合与欠拟合 教程 | 如何估算深度神经网络的最优学习率...教程 | 通过PyTorch实现对抗自编码器 教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测 3....如何用PyTorch实现递归神经网络？...TensorFlow 教程 | PyTorch内部机制解析：如何通过PyTorch实现Tensor 贾扬清撰文详解Caffe2：从强大的新能力到入门上手教程 教程 | TensorFlow 官方解读：如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型...教程 | 只需15分钟，使用谷歌云平台运行Jupyter Notebook 入门 | 完全云端运行：使用谷歌CoLaboratory训练神经网络 边缘设备 教程 | BerryNet：如何在树莓派上实现深度学习智能网关
Kaggle NLP 挑战的标准方法是使用词袋（基本上就是计算一个单词在文档中出现的次数）来创建功能，以供机器学习分类器使用，例如典型的Naive Bayes。TF-IDF 略有改进。...有了它们，就可以开始按单词顺序捕获含义，而不再仅按词袋捕获。 为了运行深度神经网络，要解决的最后一个大障碍是：获得很高的处理能力。这个可以通过使用低成本 GPU 解决。...从那时起，万事俱备，单词嵌入和神经网络（RNN、LSTM、GRU 等…以及诸如注意力等改进）成为解决 Kaggle 上 NLP 任务的标准方法。这么长的TF-IDF… ?...用递归神经网络编码单词序列 2018–2019年：PyTorch的突破 近几个月以来，一种新的神经网络框架在数据科学界越来越受关注：PyTorch。...仔细想一下，问题是这种方法不是最佳的。确实，对于新任务，这种方法都必须几乎从零开始重新学习所有的东西。用词嵌入初始化的模型始终需要从头开始学习如何从词序列中得出含义，尽管这是语言理解的核心。
项目说明 训练集10000条语料, 测试集500条语料 使用朴素贝叶斯、SVM、XGBoost、LSTM和Bert, 等多种模型搭建并训练二分类模型 前3个模型都采用端到端的训练方法 LSTM先预训练得到...Word2Vec词向量, 在训练神经网络 Bert使用的是哈工大的预训练模型, 用Bert的[CLS]位输出在一个下游网络上进行finetune。...》中/英PDF Deep Learning 中文版初版-周志华团队 【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解，通俗易懂！...李航《统计学习方法》最新资源全套！...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
中从零开始实现重采样方法 如何用 Python 从零开始实现简单线性回归 如何用 Python 从零开始实现堆叠泛化 机器学习中的 K 最近邻 学习机器学习中的向量量化 机器学习中的线性判别分析 机器学习中的线性回归...如何在 Python 中使用差分变换删除趋势和季节性 如何在 Python 和 LSTM 中为时间序列预测播种状态 使用 Python 用于时间序列预测的有状态和无状态 LSTM 长短期记忆网络在时间序列预测中的适用性...面向程序员的实用深度学习（复习） 使用深度学习预测电影评论的情感 如何开发预测车险赔付的神经网络 如何开发预测电离层扰动的神经网络 深度学习神经网络的预测区间 PyTorch 教程：如何用 Python...LSTM 编解码器循环神经网络的全局注意力的温和介绍 如何利用长短期记忆循环神经网络处理很长的序列 如何在 Python 中单热编码序列数据 如何使用编解码器 LSTM 来打印随机整数序列 带有注意力的编解码器...RNN 架构的实现模式 学习使用编解码器 LSTM 循环神经网络相加数字 如何学习在 Keras 中用 LSTM 回显随机整数 如何使用长短期记忆循环神经网络来打印随机整数 Keras 长短期记忆循环神经网络的迷你课程
NLP的基础技术 2.1 词袋模型（Bag-of-Words，BoW） 词袋模型是NLP中最简单的文本表示方法。...它将文本看作是一个“词袋”，即只关注文本中每个词的出现频率，而不考虑词与词之间的顺序和语法结构。...这种方法能有效地减少常见词（如“the”，“is”等）对文本分析的影响。...2.4 词性标注（POS Tagging） 词性标注是对句子中的每个单词进行标注，表示其在句子中的语法角色，如名词、动词、形容词等。...深度学习与NLP 4.1 循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM） 循环神经网络（RNN）特别适合处理序列数据，LSTM是其改进版，能够解决标准RNN在长序列训练中的梯度消失问题。
连续词袋模型 连续词袋模型（CBOW）是一种神经网络语言模型，它试图根据上下文词来预测当前词。CBOW通过嵌入层将词转化为向量，然后通过隐藏层来捕捉上下文信息。...常见的方法有词袋模型、TF-IDF编码等。...情感分析方法 基于词典: 使用情感词典，将文本中的单词与其情感评分关联。 机器学习方法: 使用有标签的数据集训练模型，如SVM、随机森林等。...深度学习方法: 利用神经网络，如CNN、LSTM进行情感分类。 代码示例 下面是使用PyTorch构建一个简单的LSTM模型进行情感分析的代码示例。...序列到序列模型 序列到序列（Seq2Seq）模型可以用于更复杂的文本生成任务，如机器翻译和摘要生成。以下是使用PyTorch实现Seq2Seq模型的示例。
Mahmoud Badry 完成的笔记主要分为五部分，分别对应神经网络与深度学习基础、提升 DNN 性能的技巧与方法等、结构化机器学习项目、卷积神经网络和序列模型五门课程。...值得注意的是，该项目完成的笔记十分详细，基本上五门课程的知识点全都覆盖到了。例如第一项课程以每周不同主题为序记录了从神经网络简介到 Goodfellow 采访等基本知识点。...学完本课，你将： 了解如何构建和训练循环神经网络（RNN）及其常用变体，如 GRU 和 LSTM。 使用序列模型处理自然语言问题，如文本合成。 将序列模型应用到音频应用中，如语音识别和音乐合成。...Word2Vec 实现这两个目标的方法有 skip-gram 和 CBOW 等，skip-gram 会输入一个词，然后尝试估计其它词出现在该词附近的概率。...其实当我们翻译一个句子时，会尤其关注于正在翻译的单词。神经网络可以通过注意力来实现同样的行为，即关注所收到信息子集的一部分。 我们通常是使用基于上下文的注意力生成注意力分布。
标签：自然语言处理 总览 学习如何使用PyTorch实现文本分类 理解文本分类中的关键点 学习使用压缩填充方法 介绍 在我的编程历程中，我总是求助于最先进的架构。...另外，PyTorch还提供了处理变长序列的方法。 2. 处理变长文本序列 是否听过，循环神经网络用来解决变长序列的问题，有没有疑惑它是怎么实现的？...PyTorch带来了很有用的'Packed Padding sequence'，来实现动态循环神经网络。 Padding（填充）是在句子的开头或者结尾填充额外的token的过程。...这些值，永远不会出现在循环神经网络的训练过程中，可以帮助我们建立动态的循环神经网络。 3. 包装和预训练的模型 Pytorch正在推出先进的框架。...小结 我们已经看到了如何在PyTorch中构建自己的文本分类模型，并了解了压缩填充的重要性。您可以随意使用长短期模型的超参数，如隐藏节点数、隐藏层数等，以进一步提高性能。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 递归神经网络 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理...实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢？...LSTM 神经网络 Long Short Term Mermory network（LSTM）是一种特殊的RNNs，可以很好地解决长时依赖问题。那么它与常规神经网络有什么不同？...李航《统计学习方法》最新资源全套！...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
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