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转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow训练序列标注模型
上一篇通过转载｜使用paddlefluid和tensorflow训练rnn语言模型大家了解了：在 paddlefluid 和 tensorflow 平台下如何组织序列输入数据； 如何使用循环神经网络单元； 使用中的注意事项。 可以看到 paddlefluid 中的各种循环神经网络单元都直接支持非填充序列作为输入，用户在使用时无需对 mini-batch 中的不等长序列...
蓝桥杯 入门训练 序列求和
问题描述求1+2+3+... +n的值。 输入格式输入包括一个整数n。 输出格式输出一行，包括一个整数，表示1+2+3+... +n的值。 样例输入4样例输出10样例输入100说明：有一些试题会给出多组样例输入输出以帮助你更好的做题。 一般在提交之前所有这些样例都需要测试通过才行，但这不代表这几组样例数据都正确了你的程序就是...
时间序列
训练节点输入输入数据路径：输入文件所在路径输入文件类型：格式包括以下两种：csv：csv 文件输入数据包含 header 信息输入数据分割符：主要包括逗号、空格、分号、星号等分割符 parquet：列式存储格式 parquet 参数时间列：时间数据所在的列。 时间序列数据列：时间序列数据所在的列。 优化器评价次数：默认为100...
LSTM时间序列预测
由于同一批次里面训练序列长度不统一，直接在末尾补0的操作不优雅，所以我们需要借助torch 自带的工具 pad_sequence的协助，具体如下var_x = torch.tensor(train_x, dtype=torch.float32, device=device)var_y= torch.tensor(train_y, dtype=torch.float32, device=device) batch_var_x =list()batch_var_y = list() ...
序列预测问题的简单介绍
序列预测与其他类型的监督学习问题不同。 这个序列在观察结果上被强加了一个命令：当训练模型和做预测时序列必须保存。 通常，包含序列数据的预测问题被称为序列预测问题，尽管他们是一些基于不同输入和输出序列的问题。 在本教程中，你将学到不同类型的序列预测问题。 完成本教程后，你将知道：序列预测问题的四种...
HDU 1243 反恐训练营(最长公共序列)
第三第四行分别表示开始时枪膛内子弹的序列（左边的先打出）和恐怖分子出现的序列（左边的先出现），字母之间都没有任何字符。 每个测试数据之间没有空格...基于此，各国都十分担心恐怖势力会对本国社会造成的不稳定，于是纷纷在本国的军队、警察队伍中开展了反恐训练。 作为反恐立场坚定的大国，中国也十分重视...
【NLP】一文完全搞懂序列标注算法
算法原理来自论文empower sequence labeling with task-aware neural languagemodel，论文所述的序列标注模型算法比大部分算法都要高级，文章将要介绍很多常用的理论，不仅仅应用在序列标注领域，该模型的一个特点是并行训练了语言模型，增强了序列标注的任务。 为了更好的理解序列标注模型，首先介绍几个概念：2...
Petuum提出序列生成学习算法通用框架
为了使训练更加可行，其他研究人员提出了多种方法，这些方法介于 mle 和 rl 之间。 例如，raml 对 mle 数据样本根据 reward 函数进行扰动，spg 基于 reward 分布实现策略梯度的高效采样，数据加噪（data noising）等方法也有一定的性能提升。 最大似然估计（mle）最大似然估计是训练序列生成模型最常用的方法...
专栏 | Bi-LSTM+CRF在文本序列标注中的应用
例如，在序列标注的时候，如果能像知道这个词之前的词一样，知道将要来的词，这将非常有帮助。 双向循环神经网络（bi-lstm）的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个lstm，而且这两个都连接着一个输出层。 这个结构提供给输出层输入序列中每一个点的完整的过去和未来的上下文信息。 图 3 展示的是一个...
手把手教你深度学习强大算法进行序列学习(附Python代码)
cpt接受两个.csv文件--训练和测试。 训练文件里是训练序列，而测试文件包含每个序列需要预测的接下来的3项。 为了清晰起见，训练和测试文件中的序列定义如下：1,2,3,4,5,6,75,6,3,6,3,4,5.. 请注意，序列的长度可以不相同。 此外，热编码序列也不适用。 cpt算法使用了三种基本的数据结构，我们将在下面做简要介绍...
大神教你用Python预测未来：一文看懂时间序列（值得收藏）
在验证数据中，目前为止的误差在我们已经训练过的模型中排名第二，而残差图的特征与 5 天滑动平均模型的特征非常相似。 6. 自回归自回归模型基本上是一个具有显著相关滞后的线性回归，首先要绘制自相关图和部分自相关图来验证是否存在相关关系。 下面是训练序列的自相关图和部分自相关图，显示了自回归模型的特征为...
教程 | 从字符级的语言建模开始，了解语言模型与序列建模的基本概念
循环神经网络（rnn）模型常用于训练这种语言模型，因为它们使用高维隐藏状态单元处理信息的能力非常强大，建模长期依赖关系的能力也非常强。 任意语言模型的主要目的都是学习训练文本中字符／单词序列的联合概率分布，即尝试学习联合概率函数。 例如，如果我们试图预测一个包含 t 个词的单词序列，那么我们试图获取令...
吴恩达高徒语音专家Awni Hannun：序列模型Attention Model中的问题与挑战
本文以序列模型训练为例，深入浅出地介绍了注意力机制在应用中的两个重要问题：一是解决训练和生成时输入数据分布不一致； 二是训练效率，并给出了相应的解决方法。 作者是awni hannun，斯坦福大学在读博士，师从吴恩达，曾经休学两年跟随导师吴恩达在百度硅谷实验室工作，是百度deep speech语音识别项目主要参与者...
【命名实体识别】训练端到端的序列标注模型
导语paddlepaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。 这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。 本周推文目录如下：3.12：【命名实体识别】训练端到端的序列标注模型3.13：【序列到序列学习】无注意力机制的神经...
【NLP】Facebook提出的预训练模型BART
该模型结合双向和自回归 transformer 进行模型预训练，在一些自然语言处理任务上取得了sota性能表现。 近日，facebook 发表论文，提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器 bart。 bart 通过以下步骤训练得到：1）使用任意噪声函数破坏文本； 2）学习模型来重建原始文本。 bart 使用基于 transformer 的...
按照时间线帮你梳理10种预训练模型
对bert的调整：训练数据更多（160g），bert是16gbatch size更大（256到8000不等），训练时间更长训练序列更长不在使用nsp(next sentence prediction)任务，移除了next predict loss动态masking，让数据不重复文本编码采用更大的字节级别的bpe词汇表（byte-pair encoding）而bert是字符级bert是静态mask，在数据处理的...
多项NLP任务新SOTA，Facebook提出预训练模型BART
该模型结合双向和自回归 transformer 进行模型预训练，在一些自然语言处理任务上取得了sota性能表现。 近日，facebook 发表论文，提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器 bart。 bart 通过以下步骤训练得到：1）使用任意噪声函数破坏文本； 2）学习模型来重建原始文本。 bart 使用基于 transformer 的...
AI技术讲座精选：用端到端训练模型进行语法智能纠错
训练 为了扩充训练序列到序列模型时需要的数据集。 我对电影对话数据多次应用了上文描述的抽样方法，以获得原对话2-3倍的数据集。 通过扩充后的数据集，训练按照“ tensorflow 的序列到序列模型教学”（“tensorflow’s sequence-to-sequence tutorial”）中提出的模型。 换句话说，我训练包含了lstm编码器和解码器的...
转载｜在TensorFlow和PaddleFluid中使用多块GPU卡进行训练
在执行训练任务前，请首先进入 data 文件夹，在终端执行下面的命令进行训练数据下载以及预处理。 sh download.sh在终端运行以下命令便可以使用默认结构和默认参数运行 paddlefluid训练序列标注模型。 python train_fluid_model.py在终端运行以下命令便可以使用默认结构和默认参数运行tensorflow 训练序列标注模型...
深度学习图像识别项目（下）：如何将训练好的Kreas模型布置到手机中
我们有两个参数：–model：在磁盘上的预训练、序列化keras模型的路径。 –labelbin：我们的类标签binarizer的路径。 这个文件是我们之前发布的训练cnn的文章中的scikit-learn的labelbinarizer对象。 如果你没有 labelbinarizer对象，则需要修改代码以硬编码 class_labels集合 。 加载类标签和我们的keras模型：?...
