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。...这一篇以 NLP 领域的 RNN 语言模型（RNN Language Model，RNN LM）为实验任务，对比如何使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 两个平台实现序列模型。...RNN LM 语言模型是 NLP 领域的基础任务之一。语言模型是计算一个序列的概率，判断一个序列是否属于一个语言的模型，描述了这样一个条件概率 ? ，其中 ?...是输入序列中的 T 个词语，用 one-hot 表示法表示。 言模型顾名思义是建模一种语言的模型，这一过程如图 4 所示： ? ▲ 图4. RNN语言模型 RNN LM的工作流程如下： 1....PTB数据集介绍 至此，介绍完 RNN LM 模型的原理和基本结构，下面准备开始分别使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来构建我们的 训练任务。
_is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
其预训练模型可以直接应用于一些基础的情感分析任务，并且可以通过微调来适应特定领域的需求。例如，在社交媒体情感分析中，可以利用 Stanford NLP 的模型对微博、推特等文本进行快速的情感倾向判断。...循环神经网络（RNN）及其变体RNN 能够处理序列数据，对于文本这种具有时序性的信息有着天然的优势。在 Java 中，可以借助 Deeplearning4j 等框架构建 RNN 模型。...例如，通过 TensorFlow 的 Java API，可以在 Java 项目中加载预训练的深度学习模型，如 BERT（Bidirectional Encoder Representations from...BERT 模型通过大规模语料库的预训练，能够捕捉到丰富的语义信息，在情感分析任务中取得了很高的准确率。...此外，随着数据量的不断增长，如何提高情感分析模型的训练效率和实时处理能力也是亟待解决的问题。
深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。...，数据加载器，调试，不同的平台支持，分布式训练等等。 我们不确定是否能对框架的整体性能提出任何建议，因为本项目主要还是在演示如何在不同的框架中创建相同的神经网络。...例如，使用Caffe2在Python中创建CNN，然后在Julia中使用KNet复制这个网络，或者也可以在PyTorch中尝试创建一个RNN并在Tensorflow中复制它。...测试结果（2017年11月24日） 在CIFAR-10数据集上训练CNN（VGG类型）网络 性能对比- 图像识别 该模型的输入是标准的CIFAR-10数据集，包含五万个训练图像和一万个测试图像，均匀分布在...- 自然语言处理（情感分析） 这个模型的输入是标准的IMDB电影评论数据集，包含两万五千个训练评论和两万五千个测试评论，统一分为2个等级（正面/负面）。
近年来，大量的研究表明基于大型语料库的「预训练模型」（PTM）可以学习通用的语言表示，有利于下游 NLP 任务，同时能够避免从零开始训练模型。...「序列模型」：序列模型通常以序列的顺序捕捉词语的上下文表示，使用经典的 RNN 例如 LSTM 和 GRU。...在实践中，通常使用双向 RNN 来收集词语两边的信息，但是其表现往往会受到长期依赖问题的影响（注意序列模型中 seq2seq 涉及的编解码器和神经上下文编码器的含义有所不同，后者包含前者的所有部分）。...3.1.3 排列语言模型（PLM） 针对 MLM 任务在预训练过程中引入的 mask 等特殊标记可能会导致与下游任务不匹配的问题，「XLNet」 提出排列了「排列语言模型」（PLM）。...下表对一些代表性 PTM 进行了更深层次的对比： ? 3.3 模型分析 由于 PTM 取得的巨大成功，研究者们希望去理解其究竟捕获了怎样的知识，以及如何从中提取这些知识。
TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
4.5.3 模型共享 「模型共享」在相似的模型单元间共享参数，通常广泛应用于 CNN、RNN 和 Transformer。...然而，部分研究表明在蒸馏时，除了减少参数，简化模型结构也可以减少计算复杂度，如将 Transformer 简化为 RNN 或 CNN。...5 将 PTM 应用至下游任务 虽然 PTM 从大型语料库中捕捉到了通用的语言知识，但是如何将这些知识有效地适应到下游任务中仍然是一个关键问题。...5.2 如何迁移 为了将 PTM 中的知识迁移到下游 NLP 任务中，我们需要考虑以下几个问题： 5.2.1 选择合适的预训练任务、模型结构和语料 不同的 PTM 在同样的下游任务中通常有不同的效果，因为其基于不同的预训练任务...对于「基于 RNN」 的模型，Belinkov 等人发现从一个多层 LSTM 编码器的不同 layer 中学习到的表示有利于不同的任务；对于「基于 transformer」 的模型，Tenney 等人发现
推荐阅读时间：10min~12min 主题：Java如何跨语言调用Python/R训练的模型 在 如何使用sklearn进行在线实时预测（构建真实世界中可用的模型） 这篇文章中，我们使用 sklearn...跨语言来调用 Python 或 R 训练的模型。...它是一种基于XML的标准语言，用于表达数据挖掘模型，可以用来在不同的应用程序中交换模型。也就是说它定义了一个标准，不同语言都可以根据这个标准来实现。...一般离线部分常用 Python 中的 sklearn、R 或者 Spark ML 来训练模型。 在线部分是根据请求得到样本数据，对这些数据采用与离线特征工程一样的方式来处理，然后使用模型进行评估。...小结 为了实现 Java 跨语言调用 Python/R 训练好的模型，我们借助 PMML 的规范，将模型固化为 PMML 文件，再使用该文件生成模型来评估。
经过60余年的发展，人们已经研发了各种各样自然语言处理技术，这些纷繁复杂的技术本质上都是在试图回答一个问题：语义在计算机内部是如何表示的？...早期的静态词向量预训练模型，以及后来的动态词向量预训练模型，特别是2018 年以来，以 BERT、GPT 为代表的超大规模预训练语言模型恰好弥补了自然语言处理标注数据不足的缺点，帮助自然语言处理取得了一系列的突破...为了能够刻画大规模数据中复杂的语言现象，还要求所使用的深度学习模型容量足够大。基于自注意力的 Transformer 模型显著地提升了对于自然语言的建模能力，是近年来具有里程碑意义的进展之一。...可以说，超大规模预训练语言模型完全依赖“蛮力”，在大数据、大模型和大算力的加持下，使自然语言处理取得了长足的进步。 那么，预训练模型是如何获得如此强大威力甚至是“魔力”的呢？...包括第7～9 章，首先介绍几种典型的预训练语言模型及应用，其次介绍目前预训练语言模型的最新进展及融入更多模态的预训练模型。 本书特色 1. 结合具体案例讲解模型方法 2.
更多的Anchor points会有帮助，尤其是在关系不太密切的语言对中（例如中-英）。...default和no anchor相比，影响并不是很大，总的来说，这些结果表明，我们之前高估了Anchor points在多语言预训练中的作用。 参数共享 Sep表示哪些层不是跨语言共享的。....， 2013)，这表明BERT模型在不同语言之间是相似的。这个结果更直观地说明了为什么仅仅共享参数就足以在多语言掩码语言模型中形成多语言表示。...未来的工作可以考虑如何最好地训练涵盖远亲语言的多语言模型 总结 在只有一些Transformer层的参数共享的情况下，可以从无监督的多语言掩码语言模型中生成多语言表示。...，能够对齐用不同语言训练的Transformer的嵌入层和上下文特征。
此外，DNN 还可以学习到不同说话人的特征，提高语音识别的准确性和鲁棒性。 （二）语言模型建模 在语言模型中，DNN 也有着广泛的应用。...传统的语音识别系统通常由声学模型、语言模型和解码三个部分组成，每个部分都需要单独进行训练和优化，这使得整个系统的训练和优化过程非常复杂。...而端到端语音识别系统则直接将语音信号转换为文本序列，无需中间的声学模型和语言模型，大大简化了系统的训练和优化过程。 DNN 在端到端语音识别中可以直接学习语音信号到文本序列的映射关系。...通过大规模的训练数据和强大的计算能力，DNN 可以自动学习到语音信号中的复杂特征和语言规律，从而实现更加准确的语音识别。...TensorFlow Speech Recognition：TensorFlow 提供的语音识别工具包，包含了多种深度学习模型和算法，可以用于构建和训练自己的语音识别系统。
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...2019年：transformers和预训练语言模型诞生 如上所述，直至目前为止，词嵌入模型（在大量的无标注数据上进行预训练）仍是解决自然语言处理难题的标准方法，利用此模型初始化神经网络的第一层，然后在特定任务...通过词嵌入进行初始化的模型需要从零开始学习如何从单词序列中提取含义——哪怕那是语言理解的最核心部分。...这也产生了新的训练模式：将信息从预训练语言模型转移到下游任务（也称为迁移学习）。...可以预见的是，这些技术在后续Kaggle自然语言处理比赛中的应用会很有趣，比如最近的TensorFlow 2.0问答挑战，需要预测用户关于维基百科页面内容提出的问题的真实答案。让我们拭目以待！
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...2019年：transformers和预训练语言模型诞生 如上所述，直至目前为止，词嵌入模型（在大量的无标注数据上进行预训练）仍是解决自然语言处理难题的标准方法，利用此模型初始化神经网络的第一层，然后在特定任务...通过词嵌入进行初始化的模型需要从零开始学习如何从单词序列中提取含义——哪怕那是语言理解的最核心部分。...这也产生了新的训练模式：将信息从预训练语言模型转移到下游任务（也称为迁移学习）。 ?...可以预见的是，这些技术在后续Kaggle自然语言处理比赛中的应用会很有趣，比如最近的TensorFlow 2.0问答挑战，需要预测用户关于维基百科页面内容提出的问题的真实答案。让我们拭目以待！
【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。...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。...编码器 一旦被检索到，那么嵌入词汇就作为输入被喂入主网络中，该主网络由两个多层RNN组成——用于源语言的编码器和用于目标语言的解码器。...这两个RNN原则上可以共享相同的权重; 但是，在实践中，我们经常使用两种不同的RNN参数（这些模型在拟合大型训练数据集时做得更好）。编码器RNN使用零向量作为起始状态，构建如下： ?
这些模型需要处理大量的计算和数据，训练时间也会相应增加。 例如，AlexNet、ResNet等图像识别模型，通常由数十层或数百层的神经网络组成，每层网络有数以百万计的参数需要更新。...Transformer使用自注意力机制，在处理长文本序列时比RNN更为高效。 在语言生成中，模型通过学习大规模的文本数据，生成符合语法规则的连贯句子。...而在翻译任务中，模型可以将一种语言转化为另一种语言，广泛应用于自动翻译服务中。...这种应用中，RNN和Transformer模型都能发挥作用，其中LSTM帮助模型理解长对话语境，而Transformer提高了应答的连贯性和准确性。...这使得训练大规模模型的成本非常高昂，尤其对于资源有限的企业和研究机构而言，成为了一大障碍。 未来的研究方向之一便是如何在模型性能和计算成本之间找到平衡。
本文将介绍如何使用Python实现一个基于深度学习的智能网络安全威胁检测系统。 一、项目背景与目标 网络安全威胁检测的目标是通过分析网络流量、系统日志等数据，识别潜在的安全事件。...深度学习模型可以通过学习大量历史数据，自动提取特征并识别异常行为，从而提高检测的准确性和效率。...二、技术选型 在本项目中，我们将使用以下技术和工具： Python：编程语言，简洁高效，拥有丰富的库支持。 TensorFlow：深度学习框架，提供了强大的模型构建和训练功能。...常用的数据集包括KDD Cup 99、NSL-KDD等。本文以NSL-KDD数据集为例，展示数据预处理和模型训练过程。...深度学习模型能够自动提取特征并识别异常行为，相较于传统方法具有更高的检测准确性和效率。未来，我们可以进一步优化模型结构，尝试使用循环神经网络（RNN）等更复杂的模型，以提升检测性能。
Word2vec之Skip-Gram训练网络的3种技术；TensorFlow 实战 3层网络求解嵌入词向量，附代码详解 接下来，这门课程讲解的是 TensorFlow 的相关知识，鉴于之前对 TensorFlow...记住，就像是在机器学习中，我们通常认为训练数据是给定且固定的，权重参数认为是我们可以改变被我们控制的。...因此，尽管我们能容易地利用反向传播计算在每一个输入样本点 xi 的梯度，但是，实际上我们只计算在参数W,b 的梯度，进一步去更新参数W,b . 2 梯度简介 从简单谈起，考虑函数 f (x,y)=xy....，机器学习，深度学习的书 机器学习、深度学习干货分享 自然语言处理|语言模型介绍 自然语言处理之词To词向量 一文了解自然语言处理的每个范畴用到的核心技术，难点和热点(1) NLP入门：CNN,RNN...1：深度学习应用于NLP介绍 TensorFlow 实战 3层网络求解嵌入词向量，附代码详解 1个例子解释 隐马尔科夫模型(HMM) 的 5 个基本要素
学习目标 了解当下NLP中流行的预训练模型 掌握如何加载和使用预训练模型 当下NLP中流行的预训练模型 在自然语言处理（NLP）领域，预训练AI模型已成为推动技术发展的重要力量。...这些模型通过在大量数据集上进行预先训练，学习到了语言的通用特征或知识表示，进而可以应用于各种具体的NLP任务。...种语言文本上进行训练而得到....预训练模型说明 所有上述预训练模型及其变体都是以transformer为基础，只是在模型结构如神经元连接方式，编码器隐层数，多头注意力的头数等发生改变，这些改变方式的大部分依据都是由在标准数据集上的表现而定...，因此，对于我们使用者而言，不需要从理论上深度探究这些预训练模型的结构设计的优劣，只需要在自己处理的目标数据上，尽量遍历所有可用的模型对比得到最优效果即可.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
