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直观理解使用Tensorflow实现Seq2Seq模型的注意机制

机器翻译是seq2seq模型的主要用例,注意机制对机器翻译进行了改进。关于这类主题的文章通常涉及用于实现的大代码段和来自多个库的大量API调用,对概念本身没有直观的理解。...目标 在Tensorflow中实现、训练和测试一个英语到印地语机器翻译模型。 对编码器、解码器、注意机制的作用形成直观透彻的理解。 讨论如何进一步改进现有的模型。 读数据集 首先,导入所有需要的库。...这对于理解稍后与解码器一起使用的注意力的作用非常重要。 解码器GRU网络是生成目标句的语言模型。最终的编码器隐藏状态作为解码器GRU的初始隐藏状态。...将编码器输出张量与解码器隐藏状态进行点积,得到注意值。这是通过Tensorflow的matmul()函数实现的。我们取上一步得到的注意力分数的softmax。...让我们对更多可以实现以使我们的模型运行得更好的点进行小讨论。 可能的改进 在实现我们的模型时,我们已经对编码器、解码器和注意力机制有了非常基本的了解。

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理解实现 ResNet(Keras)

结果呢,随着网络越来越深,它的性能就变得饱和了,开始迅速下降。 我是在Andrew Ng的 DeepLearning.AI 课程上学习到关于编写ResNet的内容的,非常推荐大家观看这个课程。...希望你可以把代码下载下来,自己试一试。 残差连接(Skip Connection)——ResNet的强项 ResNet是第一个提出残差连接的概念。下面的图阐述了残差连接。...这些函数使用Keras来实现带有ReLU激活函数的Convolution和Batch Norm层。残差连接实现上就是这行代码: X = Add()([X, X_shortcut])。...这里需要注意的一件重要的事情是残差连接是应用在ReLU激活函数之前,正如上图所示。研究人员发现这样可以得到最好的结果。 为什么要跳过连接? 这是个有趣的问题。...在Keras中用预训练库构建ResNet 我喜欢自己编写ResNet模型,因为它让我更好地理解了我经常在与图像分类,对象定位,分割等相关的许多迁移学习任务中使用的网络。

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CSS实现元素居中原理解

然而如果要对一个元素进行垂直居中,那就没有那么容易了,有时候光是想想就令人头皮发麻了。 本文分别从行内元素和块级元素进行说明,将目前比较流行的实现方式进行汇集解析实现原理,方便大家查阅。...然后设置 .content 元素为绝对定位 position: absolute; 设置它的 top、left、bottom、right 都为0,这样该元素元素的尺寸表现为“格式化宽度和格式化高度”...然后设置 .content 元素为绝对定位 position: absolute; 设置 top: 50%;、left: 50%;,这样.content 元素的左上角就位于 .main 元素的中心了。...然后设置 .content 元素为绝对定位 position: absolute; 设置 top: 50%;、left: 50%;,这样.content 元素的左上角就位于 .main 元素的中心了。...比如我们不设置 .main 元素为 display: flex;,而是设置 .content 元素为 display: flex;,借助 Flexbox 规范所引入的 align-items 和 justify-content

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PS模块分组WBS元素(Grouping WBSE)技术实现细节

注:文中SAP相关字或图片,相应著作权归SAP所有 之前提到过在项目库存管理中,单个WBS元素都能作为需求及库存载体,所以意味着一个项目中的不同WBS元素都能进行单个内部的物料需求管理,对于企业日常管理而言提高精细度管理的同时也意味着管理成本的提高...对于仓管部门而言,一个项目的每个WBS元素都是单独的库存载体,收发货颗粒度过于细致等等。...Breakdown Structure(WBS)-Create Project Profile 事务代码:OPSA 在最简单的情况下,可以选择顶层WBS元素作为分组WBS元素,在这种场景下只需要在项目参数文件中勾选...,而自制件则希望在底层WBS元素明细管理。...此时则分组WBS元素则是将其他各项目的WBS元素作为底层元素(跨项目需求分组)。 在复杂场景下需要手工维护分组WBSE与底层WBSE的分配关系。

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如何设计实现传统小区智能

如何实现呢?我们来看下。 首先完善的智能化小区它需要包括以下系统。我们来逐一介绍。 ?...2、可视对讲系统 功能说明: 终端设备之间全部通过以太网系统; 数字传输音视频信号; 系统不存在占线问题; 组网灵活,可与小区其他子系统公用一个局域网,从而降低户外管路予埋费用; 系统扩展行好,可扩展实现智能家居控制功能...并可与楼层照明灯光、闭路电视监控系统进行联动,将入侵现场的图像信号显示在主监视屏上保存记录。 ?...,实现设置播放各种图像、文字、动画等。...系统由多芯多模光缆、超5类线缆、单孔/双孔面板、RJ45模块、配线架、快速以太网交换机等设备组成。 ? 12、电梯紧急对讲系统(五方通话) ?

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让机器看懂理解,Facebook人工智能研究进展

Facebook AI研究院在图像识别和自然语言理解等领域研究已久,本文主要宣布其目标检测、自然语言理解等方面里程碑式的研究成果。...我能够想到跟上这种速度的最好方法是,构建一套智能系统来帮助我们清理泛滥的数据。 为了解决这个问题,Facebook AI研究院(FAIR)正在指导展开雄心勃勃的研究,诸如图像识别和自然语言理解等领域。...我们构建了一个系统来帮助实现这个目标,一个为棋盘游戏Go设计的AI玩家。使用游戏来训练机器在AI研究领域是很常见的做法。...我们将传统的基于搜索的方法——随着游戏的进行对每个可能的着子方式建模——与我们计算机视觉团队开发的模式匹配系统相结合,以此来实现这个功能。...Facebook最近正在运行一个小型的人工智能助手M的测试。不像其他的机器驱动服务,M考虑的更长远:它可以替你完成任务。它可以购物;安排礼品送到您心爱的人手中;预定餐厅,旅行安排,约会等等。

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python将logging模块封装成单独模块实现动态切换Level方式

查找了很多资料,但网上给出的教程都是大同小异的,而我想将代码进一步精简,解耦,想实现如下两个目标 1. 将logging模块的初始化,配置,设置等代码封装到一个模块中; 2....需要能够根据配置文件中的 设置配置logging.level 两个文件: logging_class:将logging模块的初始化,配置,设置等代码封装到一此模块中,读取配置文件中对于log等级的设置项...;需要使用log功能的模块import 这个模块 applogconfig.ini: 配置文件 logging_class: import logging import sys import ConfigParser...self.logger if __name__ == "__main__": log = Log().getlog() log.debug("hello") 以上这篇python将logging模块封装成单独模块实现动态切换

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之 设计实现第一个JS模块

就是图上画红框的地方,说它全站级别,是因为从图上来看,是整个网站应该都能看到它;说它是广播模块,因为从图上来看,它的功能就是不断的更新一些站内新闻。 所以把它称之为一个全站级别的广播模块。...JS模块,从前端的发展路径来讲,其实一个function函数,就是一个模块,后来搞成用一个对象,里面来包含函数,形成封闭式的模块。...所以我在这里只说如何用JS去实现业务逻辑,而不会去讲,这东西用React怎么做,用angular又怎么做,用vue又怎么做。...我的思路是,应该先明白如何去设计前端模块,之后,再用不同的前端框架去实现它,然后哪种好用,就用哪种。而不是反过来,不是你用前端框架写了,你就是实现了前端模块化。 好了,说了这么半天,终于要说到正题了。...它可以实现。但是我一般情况下,尽可能少的去使用setTimeout,因为JS本身是单线程,而setTimeout会把事件存入事件队列,然后setTImeout还会触发浏览器的定时器。

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人工智能帮助我们理解细胞工作原理,帮助治愈疾病

陈·扎克伯格倡议组织者认为由人工智能驱动的虚拟细胞建模系统将推动我们对疾病理解的突破。 作为最小的生命单位,细胞对于理解疾病至关重要,然而,关于它们的许多方面仍然未知。...对于细胞、组织和器官如何发生疾病以及它们如何保持健康,我们的理解有限。人工智能可以帮助我们回答这些问题,并将这些知识应用于全球健康和福祉的改进,只要研究人员能够获取利用这些强大的新技术。...在陈·扎克伯格倡议中,我们正在助力生成科学数据建立计算基础设施,以使这成为现实,并为科学家提供他们需要的工具,以利用人工智能的新进展,帮助终结疾病。...自2016年以来,陈·扎克伯格倡议一直在全球范围内支持研究人员生成和注释有关细胞及其组分的数据,构建工具来整合这些大型数据集,使其广泛可用供研究人员学习和建立。...作者相信这个目标是可能实现的,如果领先的科学家和技术专家共同合作,充分利用人工智能所创造的机会,这个目标将得到显著推进。我们可以从揭示细胞的奥秘开始,这可能会导致有助于终结我们所知的许多疾病的工作。

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c++智能指针的理解与简易实现

总结下个人对智能指针的理解,手写一个简易的c++实现,最后整理一下相关知识点,有不准确的部分欢迎大佬指正。...--- 智能指针与动态对象所有权 就像上面提到的,无论是手动管理还是智能指针,都需要在确定最后一个引用该动态对象的指针释放后清理。...其实可以看出来,独占指针就是一种特殊的共享指针,之所以在使用时进行区分也是考虑到各自的代码复杂程度,独占指针的实现要更简单,资源占用更少。...--- 智能指针简单实现 这里为了图省事只实现了构造函数、析构函数和基本的运算符,仅供参考。...虽然我这里专门根据数组类型进行unique_ptr特化,但是只是写出来方便理解,并不建议使用,实际使用时管理独占动态数组还是推荐容器std::vector。

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人工智能中的线性代数:如何理解更好地应用它

有时一个矢量空间被视作一个使用加号的阿贝尔群,该阿贝尔群满足四大群公理,定义了标量乘法。但是对于刚开始研究线性代数的人来说,理解这些着实困难,学习一些具体示例并进行类比要容易得多。...如果你只想把人工智能和机器学习的工具当作一个黑匣子,那么你只需要足够的数学计算就可以确定你的问题是否符合模型使用。 如果你想提出新想法,线性代数则是你必须要学习的东西。...深度学习 线性代数是描述深度学习方法的核心,通过矩阵表示法来实现深度学习方法,例如谷歌的 TensorFlow Python 库,其名称中就有「tensor」一词。...但在将矩阵转换为 Wolfram Alpha 之前,你应该学会「手撕矩阵」; 注意多读书,这可以促使你深度思考。 线性代数的基本概念和定理并非从零开始。...努力理解本质、内部逻辑对拓宽你在这个主题上的视角很有用。

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人工智能中的线性代数:如何理解更好地应用它

有时一个矢量空间被视作一个使用加号的阿贝尔群,该阿贝尔群满足四大群公理,定义了标量乘法。但是对于刚开始研究线性代数的人来说,理解这些着实困难,学习一些具体示例并进行类比要容易得多。...如果你只想把人工智能和机器学习的工具当作一个黑匣子,那么你只需要足够的数学计算就可以确定你的问题是否符合模型使用。 如果你想提出新想法,线性代数则是你必须要学习的东西。...深度学习 线性代数是描述深度学习方法的核心,通过矩阵表示法来实现深度学习方法,例如谷歌的 TensorFlow Python 库,其名称中就有「tensor」一词。...但在将矩阵转换为 Wolfram Alpha 之前,你应该学会「手撕矩阵」; 注意多读书,这可以促使你深度思考。 线性代数的基本概念和定理并非从零开始。...努力理解本质、内部逻辑对拓宽你在这个主题上的视角很有用。

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Linux下搭建主从DNS服务器实现智能解析

发起查询查询,查询.com的NS记录返回其.com的NS服务器))--->再向.com的NS服务器查询"linuxidc.com"域的NS服务器,返回其结果值---->根据linuxidc的NS服务器记录地址...,---> NS服务器查询其所对应的www主机所对应的IP地址,返回给服务器。...并将结果返回到服务器--->服务器查询"1"区域中的记录,由"1"区域返回"2"区域中的NS记录--->服务器向"2"区域查询"3"区域,由2区域返回3区域中的NS记录--->服务器再让3区域中的NS记录,3区域查询返回...创建主/从DNS,实现智能解析实验 11.1....web服务器:10.207.51.42:www.linuxidc.com--->www.b.linuxmi.com client1:10.207.51.61 client2:10.207.51.81 实现效果

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教程 | 如何直观地理解条件随机场,通过PyTorch简单地实现

本文结合 PyTorch 从基本的概率定义到模型实现直观地介绍了 CRF 的基本概念,有助于读者进一步理解完整理论。...目前有许多关于条件随机场的教程,但是我所看到的教程都会陷入以下两种情况其中之一:1)全都是理论,但没有展示如何实现它们 2)为复杂的机器学习问题编写的代码缺少解释,不能令读者对代码有直观的理解。...此外我们还会通过一个简单的问题向你展示如何实现条件随机场,你可以在自己的笔记本电脑上复现它。这很可能让你具有将这个简单的条件随机场示例加以改造,用于更复杂问题所需要的直观理解。...这个向量中的第一个元素是用公平骰子得到「4」的对数似然 log(1/6),而第二个元素是用有偏骰子得到「4」的对数似然 log(0.04)。...请注意,模型并没有将所有的「6」都分配给有偏的骰子,就像对第八次投掷的预测那样。

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教程 | 如何直观地理解条件随机场,通过PyTorch简单地实现

本文结合 PyTorch 从基本的概率定义到模型实现直观地介绍了 CRF 的基本概念,有助于读者进一步理解完整理论。...目前有许多关于条件随机场的教程,但是我所看到的教程都会陷入以下两种情况其中之一:1)全都是理论,但没有展示如何实现它们 2)为复杂的机器学习问题编写的代码缺少解释,不能令读者对代码有直观的理解。...此外我们还会通过一个简单的问题向你展示如何实现条件随机场,你可以在自己的笔记本电脑上复现它。这很可能让你具有将这个简单的条件随机场示例加以改造,用于更复杂问题所需要的直观理解。...这个向量中的第一个元素是用公平骰子得到「4」的对数似然 log(1/6),而第二个元素是用有偏骰子得到「4」的对数似然 log(0.04)。...请注意,模型并没有将所有的「6」都分配给有偏的骰子,就像对第八次投掷的预测那样。

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