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:如何解tensorflow蕴含

entailment(蕴涵)是一个简单逻辑练,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entailment任务计算机程序,试图将一个有序句子分类为三个类一种。 entailment也可以通过过滤不包含新信息句子来增强摘要。其他自然语言处系统(NLP)也发现类似应用。 将引导你了解如何构建一个简单快捷神经网络来执行使用TensorFlow.entailment。 Vanilla循环网络 Recurrent neural networks(RNNs)是神经网络一种序列工具。 我们增加了正则化损失以帮助过拟合,然后准备一个优化器来如何减少损失。

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算法——神经网络

一、神经网络 1、神经元概述 神经网络是由一个个被称为“神经元”单元构成,单个神经元结构如下图所示: ? image.png ? 2、神经网络 2.1、神经网络结构 神经网络是由很多神经元联结而成,一个简单神经网络结构如下图所示: ? 其中一个神经元输出是另一个神经元输入,+1项表示是偏置项。 2.2、神经网络中参数说明 image.png 2.3、神经网络计算 image.png 2.4、其他形式神经网络模型 上述以单隐层神经网络为例介绍了神经网络结构,在神经网络结构中,可以包含多个隐含层 2.5、神经网络中参数求解 image.png image.png image.png image.png 2.6、神经网络过程 对于神经网络过程,大致分为如下几步: 初始化参数,包括权重 、偏置、网络层结构,激活函数等等 循环计算 正向传播,计算误差 反向传播,调整参数 返回最终神经网络模型 参考献 1、英版:UFLDL Tutorial 2、中版:UFLDL教程

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    算法——神经网络

    2.2、神经网络中参数说明 在神经网络中,主要有如下一些参数标: 网络层数n1n1n_1。 lll层第jjj个神经元和第l+1l+1l+1层第iii个神经元之间连接参数,b(l)ibi(l)b^{(l)}_i标是第l+1l+1l+1层第iii个神经元偏置项。 -\alpha \frac{\partial }{\partial b^{(l)}_{i}}J\left ( \mathbf{W},\mathbf{b} \right ) 其中,αα\alpha 称为率 \partial b_{i}^{(l)}}J\left ( \mathbf{W},\mathbf{b};\mathbf{x},y \right )=\delta _i^{(l+1)} 2.6、神经网络过程 对于神经网络过程,大致分为如下几步: 初始化参数,包括权重、偏置、网络层结构,激活函数等等 循环计算 正向传播,计算误差 反向传播,调整参数 返回最终神经网络模型 参考献 1、英版:

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    vs 机器 vs 模式

    来自CMU博士,MIT博士后,vision.ai联合创始人Tomasz Malisiewicz个人博客章,阅读,你可以更好解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器是如何随着时间缓慢发展也有个直观 以下为正我们来关注下三个非常相关概念(、机器和模式),以及他们与2015年最热门科技主题(机器人和人工智能)联系。 ? 模式是最古老(作为一个术语而言,可以说是很过时)。机器是最基础(当下初创公司和研究实验室热点领域之一)。而是非常崭新和有影响力前沿领域,我们甚至不会去思考后时代。 但,值得庆幸是,这一切即将改变…… 延伸阅读:要了解更多关于计算机视觉特征,可以看看作者之前博客章:“从特征描述子到:计算机视觉20年”。 3. 对于,还存在很多没有解决问题。既没有完整关于有效性论,也没有任何一能超越机器实战经验指南或者书。

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    Github:检测(OCR)精选资源汇总

    今天跟大家推荐一个Github项目,来自NAVER Clova AI Researchhwalsuklee同汇总了近几年基于进行检测、、代码、数据集、教程资源,非常值得参考。 作者首先统计了OCR方向献: ? 可见这个方向基于技术是大势所趋。 检测汇总 在下图表格中,IC3代表该算法在ICDAR2013数据集上,IC15代表该算法在ICDAR2015数据集上,PRJ代表项目主页,CAFFE/TF等代表使用框架Caffe 下面是作者用论发表时间和相应精制作散点图,可见该领域算法精几乎是以45角直线上升式发展。 ? ? 汇总 是在四个数据集上比较,如下图。 ? 下面是来自两个数据集散点图,同样技术也几乎以45角直线式发展。 ? ? 端到端 即包含检测与全流程算法。 ?

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    |中分类(处篇)

    前言 之前我们通过朴素贝叶斯方法,做过英分类(传送门)。那使用中,如何使用方法来进行分类了?这就是所讲。首先我们来看看中和英不同。 在处时,我们使用是TF-IDF方法,该方法当然也可以使用在中中,但是我们都知道,中分词不像英那样,每个词都是通过空格分开,中我们通过jieba来进行分词。 数据处 我们数据来源于王老师一篇数据,是某商品评价信息。我们处大概流程如下: 数据情况 中分词 建立token token转换为列表 统一长 具体步骤见下。 建立token 数据电脑是没法,电脑只知道数字信息,所以接下来我们就要把数据转换为数字,有很多方法,之前TF-IDF就是其中一种方法。 sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data.text) 统一长 我们都知道,评论不一样,数据也就不一样,我们截长补短。

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    】光字符(OCR)

    什么是OCR 1)定义 OCR (Optical Character Recognition,光字符)是指对图片中字进行查找、提取、一种技术,通过检测暗、亮模式确定其形状,然后用字符方法将形状翻译成计算机过程 那如何才能实现带角检测呢?让模型再一个表示角参数θ,即模型要回归参数从(x,y,w,h)变成(x,y,w,h,θ)。 首先,RNN具有很强捕获序列内上下信息能力。对于基于图像序列使用上下提示比独立处每个符号更稳定且更有帮助。以场景为例,宽字符可能需要一些连续帧来完全描述(参见图2)。 层结构允许比浅层抽象更高层次抽象,并且在语音任务中取得了显著性能改进。 5)转录 转录是将RNN所做每帧预测转换成标签序列过程。数上,转录是根据每帧预测找到具有最高概率标签序列。 网络详细结构 7)结论 该模型在4个公共测试数据集上取得了较好成绩,跟其它基于模型相比,具有明显提升。

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    【每周CV论检测与入门必读

    欢迎来到《每周CV论推荐》。在这个专栏里,还是着有三AI一贯则,专注于让大家能够系统性完成,所以我们推荐章也必定是同一主题检测和是计算机视觉一个非常重要应用,今天给大家推荐初入该领域可以读章。 作者&编辑 | 言有三 1 CTPN 与一般目标有区,比如没有精确而闭合边缘,单个字符目标窄,但是整体串又较长。 首先检测局部片段,然后通过规则将所有片段进行连接,得到最终行,这样做好处是可以检测任意长行。 章引用量:150+ 推荐指数:✦✦✦✦✧ ? 总结 次我们介绍了初检测和值得读章,另外当前检测和研究难点在于任意形状检测,多语言,端到端检测与等方向,读者可以继续关注。

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    做命名实体(一):数据标注

    是用做命名实体系列第一篇,通过,你将了解如何用brat做数据标注。” 一、 什么是命名实体? 从一句话中出人名,地名,组织名,日期时间,这就是命名实体一个例子,而人名,地名等这些被目标就是命名实体。当然命名实体还可以是很多其它有意义目标,比如产品,公司,专有名词等等。 了解过机器朋友都知道,无论是传统机器还是,大多数情况都是在做监督,也就是需要大量标注好数据做为训练样,那么这里,如果希望机器能出人名,地名,就必须事先给机器看看在一句话中 ,里面内容片段如下(这里用句号分句处,是因为不希望每个训练样太长,建议控制在500字符内): 1964年9月10日,马云出生在杭州。 关于如何使用这两个件,将在下一篇《用做命名实体(二):模型训练》中介绍。 ok,篇就这么多内容啦~,感谢阅读O(∩_∩)O,88~

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    不定长与定位:车牌号(keras)

    使用 基于 Spatial Transform 方法,可以让“草书” 字体手写数字同样也可以被高效。 这时候一个简单神经网络可能就做不到了。节内容,就是在讨论遇到这种情况时,应该如何调整模型。 1. 固定长 固定长字符、数字,比较常见应用场景包括: 验证码 机动车车牌 验证码方法,使用 Keras搭建一个卷积神经网络来 c验证码 有详细介绍。 当然这个项目同样提供了完整 MXNet 框架编写代码,我们接下来会用 Keras 再写一个。 关注微信公众号datayx 然后回复“”即可获取。 来看看生成器效果: ? ? 这个思路没有问题,但实际上根据之前卷积神经网络,实际上卷积神经网络在扫描整张图片过程中,已经对整个图像内容以及相对位置关系有所了解,所以,七个模型卷积层实际上是可以共享

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    【机器 vs 机器 vs 模式

    我们来关注下三个非常相关概念(、机器和模式),以及他们与2015年最热门科技主题(机器人和人工智能)联系。 ? 模式是最古老(作为一个术语而言,可以说是很过时)。机器是最基础(当下初创公司和研究实验室热点领域之一)。而是非常崭新和有影响力前沿领域,我们甚至不会去思考后时代。 卷积被广泛用于(尤其是计算机视觉应用中),而且它架构往往都是非浅层。 如果你要Deep Learning,那就得先复下一些线性代数,当然了,也得有编程基础。 对于,还存在很多没有解决问题。既没有完整关于有效性论,也没有任何一能超越机器实战经验指南或者书。 另外,不是万能,它有足够由能日益流行,但始终无法接管整个世界。不过,只要你不断增加你机器技能,你饭碗无忧。

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    干货整 vs 机器 vs 模式

    我们来关注下三个非常相关概念(、机器和模式),以及他们与2015年最热门科技主题(机器人和人工智能)联系。 模式是最古老(作为一个术语而言,可以说是很过时)。机器是最基础(当下初创公司和研究实验室热点领域之一)。而是非常崭新和有影响力前沿领域,我们甚至不会去思考后时代。 可以看到: 1)机器就像是一个真正冠军一样持续昂首而上; 2)模式一开始主要是作为机器代名词; 3)模式正在慢慢没落和消亡; 4)是个崭新和快速攀升领域。 1. 对于,还存在很多没有解决问题。既没有完整关于有效性论,也没有任何一能超越机器实战经验指南或者书。 另外,不是万能,它有足够由能日益流行,但始终无法接管整个世界。不过,只要你不断增加你机器技能,你饭碗无忧。

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    序列中

    数据处成有用数据表示 循环神经网络 使用1D卷积处序列数据 模型可以处序列、时间序列、一般性序列数据等等。 处序列数据两个基算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积一维模式)。 数据 是最广泛序列数据形式。可以解为一系列字符或一系列单词,但最经常处是单词层面。 自然语言处是应用在单词、句子或段落上模式;就像计算机视觉是应用在像素上模式。 就像其他神经网络一样,模型不能直接处:只能处数值型张量。 向量化过程:对使用标记模式,将数值向量和生成token联系起来。这些向量打包成序列张量,送到网络中。 例如,使用大小为5卷积窗口1D卷积处字符序列应该能够为5或更小单词或单词片段,并且它应该能够在输入序列任何上下这些单词。

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    做命名实体(二):标注工具brat

    章,将带你一步步安装标注工具brat。 brat是一个标注工具,可以标注实体,事件、关系、属性等,只支持在linux下安装,其使用需要webserver,官方给出教程使用是Apache2。 使用示例 下载brat 建议下载bratrelease版,地址:https://github.com/nlplab/brat/releases/tag/v1.3p1 安装环境 将在Ubuntu18.04 /install.sh 执行以下命令,根据提示输入用户名、密码、管员邮箱 . /mods-available/cgi.load 只有这样才能使用cgi模块,而这步在brat官方档中貌似没有提及。但是在issue#1141中提到了这点。

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    动手(八) NLP 预处

    预处 是一类序列数据,一篇章可以看作是字符或单词序列,节将介绍数据常见预处步骤,预处通常包括四个步骤: 读入 分词 建立字典,将每个词映射到一个唯一索引(index) 将从词序列转换为索引序列 ,方便输入模型 读入 我们用一部英小说,即H. WellTime Machine,作为示例,展示预处具体过程。 machine', 3), ('by', 4), ('h', 5), ('g', 6), ('wells', 7), ('i', 8), ('traveller', 9)] 将词转为索引 使用字典,我们可以将句子从单词序列转换为索引序列 这样词会被错误地处 我们可以通过引入更复杂规则来解决这些问题,但是事实上,有一些现有工具可以很好地进行分词,我们在这里简单介绍其中两个:spaCy和NLTK。

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    模式vs机器vs

    2017年要说最火几个关键词中,必然有【机器一席之地,从AlphaGo战胜人类围棋冠军到google无人驾驶技术逐步成熟,从基于特征推荐算法到更为精确语音技术,机器正在渗透我们生活 其实机器并没有大家想那么奥,人人都可。大家最头疼问题一定是第一步我该做什么?担心,我会通过几个章节,为大家揭开机器神秘面纱。 首先解 模式、机器之间关系。 模式 在工业时代,从一些个事物或现象推断出事物或现象总体,人脑这种思维能力就构成了“模式”概念,即为"模式" 例:猫 人们通过猫集合体推断出,四条腿,体型较小,会喵喵叫动物为猫 机器通过对数据更层次分析,提取出对应特征(主要是使用神经网络) 例:机器通过入了解它,发现它会’喵喵’叫、与同类猫科动物很类似,得到结论,从而判断它就是猫。 总结 1、模式:是基于人经验,由人赋予计算机智能 2、机器:通过分析大量数据,由机器通过统计,概率方式总结规律(线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM等) 3、:可以看作机器分支

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    vs 机器 vs 模式

    【编者按】来自CMU博士,MIT博士后,vision.ai联合创始人Tomasz Malisiewicz个人博客章,阅读,你可以更好解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器是如何随着时间缓慢发展也有个直观 以下为正我们来关注下三个非常相关概念(、机器和模式),以及他们与2015年最热门科技主题(机器人和人工智能)联系。 ? 模式是最古老(作为一个术语而言,可以说是很过时)。机器是最基础(当下初创公司和研究实验室热点领域之一)。而是非常崭新和有影响力前沿领域,我们甚至不会去思考后时代。 但,值得庆幸是,这一切即将改变…… 延伸阅读:要了解更多关于计算机视觉特征,可以看看作者之前博客章:“ 从特征描述子到:计算机视觉20年 ”。 3. 对于,还存在很多没有解决问题。既没有完整关于有效性论,也没有任何一能超越机器实战经验指南或者书。

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    |tensorflow手写字体

    数据 数据下载 这里我们通过tensorflow模块,来下载数据集。 意思是label为独热编码,也就是说我们label就不需要预处了。 数据情况 我们通过下面代码看看数据情况: 55000训练集 5000验证集 10000测试集 ? MLP模型 之前我们使用过keras进行训练,只需要建立一个model,然后add加入神经网络层。 tensorflow是要复杂很多,那我们一步步构建我们模型吧。 output_dim=10,input_dim=256, inputs=h1,activation=None) 定义损失函数 这里我们需要自己定义函数,并进行优化处

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    :CNN之验证码

    一、前言 当想要训练处图像模型时,遇到了大尺寸图像,如果我们直接使用全连接层来无脑叠加,那会造成以下几个问题: (1)将图像展开为向量会丢失空间信息; (2)参数过多导致效率低下,训练困难; 今天,我将分享一下我自己使用pytorch搭建CNN模型,由英字母和数字组成验证码图像。 ​ 阅读需提前掌握以下知: 卷积神经网络 卷积层和全连接层构成 pytorch建立CNN模型 pytorchDataset类 二、CNN2大特点: 能够有效将大数据量图片降维成小数据量 能够有效保留图片特征,符合图片处则 三、什么类型图像适用CNN? 验证码虽然是CNN中非常简单应用,但是通过次实践,能够基掌握如何使用pytorch训练CNN模型,之后CNN模型搭建,都可以参照上述思路。

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    基于视频内容

    今天给您讲讲视频大数据和视频内容(部分内容来自复旦大-计算机科技术院薛向阳、姜育刚,谢谢参考阅读)。 视频大数据 ? 作为目前最火热词汇之一,大数据在各个领域都已有了较为成熟应用。 可以预见在未来“智慧城市”建设中,视频数据量会爆炸性增长,对海量视频数据处系统要求会越来越高,对视频数据挖掘能力要求越来越强,视频大数据平台将引入越来越多AI机器、智能图算法等尖端技术来提高整个系统智能化水平 大规模动作比赛数据 THUMOSChallenge 101类;分与ICCV2013、ECCV2014、CVPR2015合办 ? 视频 Video Classification with Regularized DNN ? Z. Wu, Y.-G. 然后加一个类关系正则项: ? 在训练过程中,是通过相关系数矩阵V得到: ? 其可以从高相关类中有用。 最后再加一个参数W正则项(为了增加鲁棒性),整个公式为: ?

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