文本的entailment（蕴涵）是一个简单的逻辑练习，用来判断一个句子是否可以从另一个句子推断出来。承担了文本的entailment任务的计算机程序，试图将一个有序的句子分类为三个类别中的一种。...作为应用程序的一个组成部分，文本的entailment是有用的。例如，问答系统可以使用文本的entailment来验证存储信息的答案。...Vanilla循环网络 Recurrent neural networks(RNNs)是神经网络的一种序列学习工具。...机器学习中的一个常数使自己比单个模型更好的方法就是组合多个模型，并且 dropout 用于将单个神经网络转换为共享一些节点的多个较小的神经网络。...我们增加了正则化的损失以帮助过度拟合，然后准备一个优化器来学习如何减少损失。
介绍一些上述的机器学习方法论文。 3 NER中的深度学习技术 深度学习大热。我们将介绍什么是深度学习，为什么深度学习适合NER，之后我们会调查基于深度学习的方法。...3.1 为什么NER使用深度学习 深度学习的定义。深度学习工作过程。深度学习的优势在于它的特征表达能力，这使得模型能够自动学习到数据的潜在表示方法以及分类检测所需的过程。...NER使用深度学习的三个原因：1.NER适用于非线性转化2.深度学习节省了设计NER功能的大量精力3.深度学习能通过梯度传播来训练，这样可以构建更复杂的网络。...[94] pointer network的工作原理。 3.5 Summary of DL-based NER 结构总结 表3总结所有结构，其中BiLSTM-CRF是常用的结构。...NER因为非规范文的句子更短并且噪音更多导致比非规范文本难度更大。评估NER系统的健壮性和有效性可以同识别不寻常，以前未见过的实体的能力。
衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。...检测器可以是传统机器学习模型（Adaboost、Random Ferns），也可以是深度卷积神经网络。...因此在该框架下，文本行识别的准确率主要受限于字符切分。...基于现有技术和美团业务涉及的OCR场景，我们在文字检测和文字行识别采用如图所示的深度学习框架。...换句话说，引入CTC机制后，我们不需要考虑每个字符出现的具体位置，只需关注整个图像序列对应的文字内容，最终实现深度学习的端到端训练与预测。
利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力。...目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...ArcFace softmax loss： 其中，表示第个样本的深度特征，属于类。表示权重的第列，表示偏差项。和分别表示batch大小和类的个数。...本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力。
编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 机器学习的最新进展使检测和识别人类情感的技术得以发展。...这些数据集的发布为基于EEG的情绪识别开辟了令人兴奋的新可能性，因为它们可用于训练深度学习模型，这些模型可实现比传统机器学习技术更好的性能。...但是，不幸的是，这些数据集中包含的EEG信号分辨率低，可能会使训练深度学习模型变得相当困难。 为了提高可用的EEG数据的分辨率，研究人员首先在收集数据时使用电极坐标生成了所谓的“拓扑保留差分熵特征”。...相同的方法也可以应用于其他深度学习模型来分析EEG数据，甚至是那些用于分类人类情感的模型。...对于计算机视觉任务，大规模的数据集使用于图像分类的深度学习模型取得了巨大的成功，其中有些已经超越了人类的表现。此外，不再需要进行复杂的数据预处理。
, 在一定程度上也适合运用深度学习方法进行建模.基于神经网络的非线性模型也给消除步态识别中协变量的影响提供有效的解决手段. 4 基于深度学习的步态识别方法 近年来涌现出不少利用深度神经网络进行步态识别的研究工作...2类.第1类为学习特征表示的方法.该类方法利用基于深度神经网络的特征学习网络建模投影f, 得到低维欧氏空间中x的协变量无关的特征表示z=f(x).利用学习到的特征表示z, 该类方法使用k近邻分类器在验证集中找到与...文献[60]方法在一定程度上提高生成式方法的实际应用价值, 但只能解决在多个不同的水平视角下进行步态识别的问题, 无法处理视角的高度变化. 5 现有基于深度学习的工作对比 为了对比现有的基于深度学习的工作.... 6 未来可能的研究方向 虽然近年来随着深度学习的发展, 步态识别的准确率已经具有较大提升, 但在该领域仍然存在一些需要解决的问题.为了更好地将步态识别运用到实际应用中, 本节总结当前研究过程中存在的一些问题及未来可能的研究方向...步态识别的深度学习：综述. 模式识别与人工智能, 2018, 31(5), 442-452 参考文献 文献选项 HAN J, BHANU B.
对于文本分类问题，常见的方法无非就是抽取文本的特征，比如使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的特征向量，然后在基于抽取的特征训练一个分类器。...TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好，应用广泛，且速度快，一般是首选；对长文本领域，TextCNN主要靠filter窗口抽取特征，在长距离建模方面能力受限...基本的cnn可以参考下[深度学习：卷积神经网络CNN]。 NLP中早期的怀旧版CNN模型 最早将CNN引入NLP的是Kim在2014年做的工作，论文和网络结构参考上图。...由于句子中相邻的单词关联性总是很高的，因此可以使用一维卷积，即文本卷积与图像卷积的不同之处在于只在文本序列的一个方向（垂直）做卷积，卷积核的宽度固定为词向量的维度d。高度是超参数，可以设置。...DCNN] from: https://blog.csdn.net/pipisorry ref: [TextCnn原理及实践] [自然语言中的CNN–TextCNN（基础篇）] 《Convolutional
从R-CNN 到Fast R-CNN，有必要了解下SPPNet，其全称为Spatial Pyramid Pooling Convolutional Networ...
将文本数据处理成有用的数据表示 循环神经网络 使用1D卷积处理序列数据 深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。...处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。 文本数据 文本是最广泛的序列数据形式。可以理解为一系列字符或一系列单词，但最经常处理的是单词层面。...自然语言处理的深度学习是应用在单词、句子或段落上的模式识别；就像计算机视觉是应用在像素上的模式识别。 就像其他神经网络一样，深度学习模型不能直接处理原始文本：只能处理数值型张量。...文本向量化过程：对文本使用标记模式，将数值向量和生成的token联系起来。这些向量打包成序列张量，送到深度学习网络中。...用深度学习解决问题。
当前绝大多数手写体文本识别完全是全监督学习需要大量的标注数据,而由于当前对比学习框架仅仅是用作输入仅仅是单张图像目标检测和分类上。...为了确保用于对比学习实例有效表示作者设计了一个增强过程并确保序列级别的对齐。作者通过在手写文本和场景文本数据集上进行对比验证了提出方法的有效性。...SeqCLR示意图 数据增强对于被学习的视觉表示的最终品质起着十分重要的作用,当前的随机增强框架不能满足文本识别的需求,因为可能使得增强后文本出现不可读的情况比如水平裁剪可能出现删除完整字符的情况。...可以看到，在文本识别的情况下，使用非顺序对比学习方案的预训练往往与监督基线相比导致性能下降。另一方面，SeqCLR对每个半监督场景和每个手写数据集都具有更好的性能。...SeqCLR的成功将有望鼓励其他研究人员探索文本识别的半监督和自我监督方案，以及针对不同序列到序列预测的对比学习算法。
Rare Event 与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的。...语法多义性 一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的 需要识别单词，还要识别其关系，就需要过量label数据 无监督学习 不用label进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容...单词经过embedding变成一个vector 然后输入一个WX+b，做一个线性模型 输出的label概率为输入文本中的词汇 问题在于WX+b输出时，label太多了，计算这种softmax很低效 解决方法是...Sequence 文本（Text）是单词（word）的序列，一个关键特点是长度可变，就不能直接变为vector CNN and RNN CNN 在空间上共享参数，RNN在时间上（顺序上）共享参数 ?
在学习无标签观测数据和与之相处的环境交互时，人类似乎比现阶段的AI更加高效，当前的机器学习系统几乎不能像人类一样去理解训练数据。...深度学习的核心一个目标是提出一个学习框架，利用它我们能发现并理清错综复杂的表达，正是这些表示解释了数据背后的重要变量。...information and how this could be used towards unsupervised learning of high-level abstractions.基于对抗标准和深度生成网络取得的成果令人印象深刻...，已经证明了这些好的ideas如何去预测和优化熵和互信息, 以及如何用来解决抽象度更高的无监督学习。...比如更高级别认知的AI借助深度学习的机制，同时利用框架中的各个组建辅助解决，这些组建是必要的，能去实现潜在的思考能力，比如关于理顺因果逻辑关系。 文章翻译不准确之处，敬请指正。
序列数据和文本的深度学习 · 用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： · 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU...），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； · 为序列化数据使用一维卷积。...文本数据可以看作是一个字符序列或词的序列。对大多数问题，我们都将文本看作词序列。深度学习序列模型（如RNN及其变体）能够从文本数据中学习重要的模式。...将深度学习应用于文本是一个快速发展的领域，每月都会有许多新技术出现。我们将会介绍为大多数现代深度学习应用提供支持的基本组件。...与其他机器学习模型一样，深度学习模型并不能理解文本，因此需要将文本转换为数值的表示形式。
伴随深度神经网络的兴起和研究，基于神经网络的生成式文本摘要得到快速发展，并取得了不错的成绩。 本文主要介绍基于深度神经网络的生成式自动文本摘要，着重讨论典型的摘要模型，并介绍如何评价自动生成的摘要。...对抽取式和不基于深度神经网络的生成式自动文本摘要感兴趣的同学可以参考[1][2]。 生成式文本摘要 生成式文本摘要以一种更接近于人的方式生成摘要，这就要求生成式模型有更强的表征、理解、生成文本的能力。...针对长文本生成摘要在文本摘要领域是一项比较困难的任务，即使是过去最好的深度神经网络模型，在处理这项任务时，也会出现生成不通顺、重复词句等问题。...综上所述，深度学习+强化学习是一个很好的思路，这个模型第一次将强化学习应用到文本摘要任务中，取得了不错的表现。相信同样的思路还可以用在其他任务中。...希望本文能帮助大家更好地了解深度神经网络在自动文本摘要任务中的应用。
深度学习CNN算法原理 一 卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层（INPUT-CONV-RELU-POOL-FC），是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络...注意感受野的深度必须和输入图像的深度相同。...参考网址：https://blog.csdn.net/u010555688/article/details/38780767 二 实验分析 在本文中，实验结果和过程基于Tensorflow深度学习框架进行实现...，数据源使用MNIST数据集，分别采用softmax回归算法和CNN深度学习进行模型训练。...2.1 CNN模型实现 结合LenNet-5神经网络模型，基于Tensorflow深度学习模型实现方式如下： 2.2 模型评价指标 采用常用的成本函数“交叉熵”，如下式所示： Hy‘y=-iyi‘log
P \right ) ）的线性函数，即：d_{\ast} \left ( P \right )=\mathbf{w}^T_{\ast} \phi _5\left ( P \right ) ，我们需要学习到参数...list_i中所有其他的bbox_y计算IoU，若IoU大于某个阈值T，则剔除bbox_y，最终保留bbox_x；从剩余的list_i中重复上述的选择操作，直到list_i中的bbox都完成筛选；对其余的类别的列表重复上述两步的操作...RCNN模型的训练在模型训练之前，首先需要的是训练数据集，文章中使用的是VOC数据集，数据集中包含了20个类别的物体。...过程中使用到的数据集，对于一个region proposal，如果其和图像上的所有ground truth中交并比IoU大于等于0.5，则该region proposal作为这个ground truth类别的正样本...proposal缩放到AlexNet需要的大小，即$227\times 227$，通过AlexNet对每一个region proposal计算出4096维特征；对于每一个类，使用对应的SVM分类器计算出对应类别的概率
标签不必是数字，它们可以是文本的。 标签不必是唯一的；给多个节点相同的标签是完全可能的，有时也是有用的。例如，氢分子就是一个例子： 注意混合了数值和文本数据类型 图可以具有特征（也称为属性）。...深度学习 神经网络模型（或简称NN）及其扩展家族，包括卷积神经网络、循环神经网络，当然还有图神经网络，都是深度学习算法的一种类型。 深度学习是一种机器学习算法，而机器学习又是人工智能的一个子集。...本质上 我们涵盖了很多内容，但回顾一下，我们深入探讨了3个概念： 图论 深度学习 使用图理论的机器学习 有了这些先决条件，人们可以充分理解和欣赏图学习。...在高层次上，图学习进一步探索并利用了深度学习和图理论之间的关系，使用一系列设计用于处理非欧几里德数据的神经网络。 5....深度学习是机器学习的一个子集，大致模拟人类大脑中神经元工作的方式。 深度学习通过在网络中前向传递信息并向后传播神经元调整来进行迭代学习。
伴随深度神经网络的兴起和研究，基于神经网络的生成式文本摘要得到快速发展，并取得了不错的成绩。 本文主要介绍基于深度神经网络的生成式自动文本摘要，着重讨论典型的摘要模型，并介绍如何评价自动生成的摘要。...对抽取式和不基于深度神经网络的生成式自动文本摘要感兴趣的同学可以参考[1][2]。 生成式文本摘要 生成式文本摘要以一种更接近于人的方式生成摘要，这就要求生成式模型有更强的表征、理解、生成文本的能力。...针对长文本生成摘要在文本摘要领域是一项比较困难的任务，即使是过去最好的深度神经网络模型，在处理这项任务时，也会出现生成不通顺、重复词句等问题。...模型的另一创新，是提出了混合式学习目标，融合了监督式学习（teacher forcing）和强化学习（reinforcement learning）。 首先，该学习目标包含了传统的最大似然。...综上所述，深度学习+强化学习是一个很好的思路，这个模型第一次将强化学习应用到文本摘要任务中，取得了不错的表现。相信同样的思路还可以用在其他任务中。
论文地址：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 这篇文章是首次将CNN模型应用在文本分类中，在我的工作中，也是经常需要使用到...TextCNN这样的文本分类方法。...Convolutional层：对词映射后的特征做卷积操作，注意，这里的卷积是一维卷积； Pooling层：对卷积后的结果做pooling操作； 全连接层：最后接一层全连接的 softmax 层，输出每个类别的概率
文章给出了如下的细节，从任务、机器学习基础、深度学习模型和学习过程四部分阐述了他们的工作。 一、任务 这个系统获得了某个游戏屏幕的某幅图像，如下图是从一个最简单的游戏Breakout中获取的一幅图片。...基于这个信息，以及已经进行了的大量的游戏，这个系统会学习如何玩从而提高游戏的分数。 二、机器学习和人工神经网络 在深入深度学习的实现过程之前，文章先介绍了机器学习和人工神经网络的概念。...机器学习的一个非常通常的任务是这样的：给出了一个目标的信息，从而能够知道它属于哪个种类。在深度学习的过程中，程序想要决定在目前游戏状态下如何进行下一步动作。...三、深度学习 在这个系统中，一个神经网络被用来期望在当前游戏状态下每种可能的动作所得到的反馈。下图给出了文章中所提到的神经网络。这个网络能够回答一个问题，比如“如果这么做会变得怎么样？”。...这个结果可以看做是在AGI方向的从传统机器学习迈出的一小步。尽管这一步可能非常小，这个系统可能都不知道或者理解它做的事情，但是这个深度学习系统的学习能力远远超过之前的系统。
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