肉眼看起来已经可以看到左侧的图像的边角要显得稍微暗一点点，并且在之前提到的区域似乎保留了更多的细节 左图：在Gamma编码前做晕影消除，右图：在Gamma编码后做晕影消除 再看看细节对比。...Gamma校正的过程会提亮图像 所以按照这个模型，我们真正的流程至少是： 晕影消除应该在Gamma编码前才符合原理 这就是关键点！...总结 通过今天的文章，我想你已经明白了：晕影校正应该在线性空间中进行，至少应该在Gamma编码之前进行，我们后续还会讲到去除色差，这个动作也应该在线性空间中进行。 六.
1 finally语句在return语句执行之后return返回之前执行的 2 finally块中的return语句会覆盖try块中的return返回 3 如果finally语句中没有return语句覆盖返回值...这里大家可能又想：如果finally里没有return语句，但修改了b的值，那么try中return返回的是修改后的值还是原值？看下面。...这就是Java到底是传值还是传址的问题了，简单来说就是：Java中只有传值没有传址，这也是为什么map = null这句不起作用。...当然只有在异常的情况下才有可能会执行，那么是在finally之前就返回吗？看下面。...6 最后总结 finally块的语句在try或catch中的return语句执行之后返回之前执行且finally里的修改语句可能影响也可能不影响try或catch中 return已经确定的返回值，若finally
当然还有很多人探讨Finally语句的执行与return的关系，颇为让人迷惑，不知道finally语句是在try的return之前执行还是之后执行？...我也是一头雾水，我觉得他们的说法都不正确，我觉得应该是：finally语句是在try的return语句执行之后，return返回之前执行。...1. finally语句在return语句执行之后return返回之前执行的。...这里大家可能又想：如果finally里没有return语句，但修改了b的值，那么try中return返回的是修改后的值还是原值？看下面。 3....最后总结：finally块的语句在try或catch中的return语句执行之后返回之前执行且finally里的修改语句不能影响try或catch中return已经确定的返回值，若finally里也有return
当然还有很多人探讨Finally语句的执行与return的关系，颇为让人迷惑，不知道finally语句是在try的return之前执行还是之后执行？...我也是一头雾水，我觉得他们的说法都不正确，我觉得应该是：finally语句是在try的return语句执行之后，return返回之前执行。...finally语句在return语句执行之后return返回之前执行的。...这里大家可能又想：如果finally里没有return语句，但修改了b的值，那么try中return返回的是修改后的值还是原值？看下面。...最后总结： finally块的语句在try或catch中的return语句执行之后返回之前执行且finally里的修改语句可能影响也可能不影响try或catch中 return已经确定的返回值，若finally
当然还有很多人探讨Finally语句的执行与return的关系，颇为让人迷惑，不知道finally语句是在try的return之前执行还是之后执行？我也是一头雾水，我觉得他们的说法都不正确。...我觉得应该是：finally语句是在try的return语句执行之后，return返回之前执行。...1. finally语句在return语句执行之后return返回之前执行的。...这就是Java到底是传值还是传址的问题了，简单来说就是：Java中只有传值没有传址，这也是为什么map = null这句不起作用。...最后总结 finally块的语句在try或catch中的return语句执行之后返回之前执行且finally里的修改语句可能影响也可能不影响try或catch中 return已经确定的返回值，若finally
第一段代码中的finally块中，虽然执行了i += 10,但是由于没有return，所以局部变量表中的内容没有变化，所以i还是10； 第二段代码中的finally块中，由于最后return i语句的执行...而这个时候也就意味着，return返回是最后执行的，所以finally语句是在retrun返回之前执行的！...} System.out.println("finish"); return null; } } finally是在retrun语句执行后，return返回之前执行的
CNN固有的不变性和局部连通性等有助于图像特征提取。...几乎所有的研究机构（包括Google、牛津大学、清华大学、Meta等等）同时提出一个问题： 卷积层和注意力层有必要吗？当前是否已经准备好迎接下一个范式的转换了？...研究人员只需要在patch上简单地堆叠一些全连接层就可以在ImageNet上得到只比CNN和ViT弱一点点的模型。...需要注意的是，全连接层的权重取决于位置，并且也与图像分辨率相对应，因此很难转移到下游任务。...这有助于确定过去的一些人工优先级是正确的还是不正确的，并可能提供未来网络改进方向设计选择上的指导方向。 自监督学习方法 纯MLP模型需要大量的训练数据，在小数据集上很容易过度拟合。
文章使用Bi-LSTM来支持文本的顺序建模，用CNN来编码隐藏在字符级特征(如Zolmitritan、Zomig和Zomigon)中的线索。 2 方法 2.1 符号说明 ?...本文使用字符嵌入作为CNN的输入，没有字符类型特征，并且在CNN之前对字符嵌入应用一个dropout层。 每个词的特征经过CNN提取后都被传送到forward LSTM和backward LSTM。...或者，将Bi-LSTM的输出向量馈送到CRF层，以联合解码最佳标签序列。对于MER和MEN的k层Bi-LSTM标记器得到： ? 其中E是词嵌入函数。...经过Bi-LSTM提取标签序列特征后，文章尝试了一种基于堆栈Bi-LSTM、CNN和CRF的多任务学习架构。多任务学习可以看作是一种通过与其他归纳法共享表示来标准化模型归纳的方法。...整个表格分为6个部分，第一部分证明了联合模型要显著优于流水线模型；第二部分证明了添加CRF层并不能带了显著改善，而添加CNN层能够提取字符级信息提高模型准确率；第三部分证明了多任务学习同样能够提高模型性能
BI-LSTM：可以获取时间步的上下文输入特征。CRF: 使用功能句子级标签信息，精度高。图片比较经典的模型，BERT之前很长一段时间的范式，小数据集仍然可以使用。...CNN + BI-LSTM + CRFEnd-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM- CNNs-CRF通过CNN获取字符级的词表示。...图片然后将CNN的字符级编码向量和词级别向量concat，输入到BI-LSTM + CRF网络中，后面和上一个方法类似。...CNN缺点：CNN 的上下文信息取决于窗口的大小，虽然不断地增加 CNN 卷积层最终也可以达到使每个 token 获取到整个输入句子作为上下文信息，但是其输出的分辨表现力太差。...图片bert之后，似乎 之前的一些优化都变成了奇技淫巧，那么就没有新的方法了吗？bert之前实体识别都是以序列标注（sequence labeling）来识别，没有其他的解码方式吗？
看完冉冉的转载发现这个标题可能更加一目了然一些，学习了 继续来看基于Aspect的情感分析模型总结第三部分，回顾一下之前： 【情感分析】ABSA模型总结（PART I） 【情感分析】ABSA模型总结（PART...于是提出可以利用CNN来取代attention来提取context中相对重要的信息，同时对朴素CNN进行了进一步的处理使其适合该任务，提出了「Target-Specific Transformation...2.1 Bi-LSTM Layer 将文本的上下文信息融入到word的向量表示中是非常重要的 2.2 Context-Preserving Transformation（CPT） 模型再往上一层是Transformation...首先将target表示通过一个Bi-LSTM来获得其抽象表示，再将该表示与上一层每个context词的表示做相似度计算，从而调整target的表示。...「Context-Preserving Mechanism」的提出是因为在经过TST的非线性转化之后，现有的向量表达可能已经丢失了原来Bi-LSTM层输出的信息，作者提出了两种解决方案： Lossless
该模型首先将文本映射为向量，然后利用CNN/LSTM（论文中使用3个滤波器的CNN）进行句子表示。另外，为了捕获句子的全局语义表征，将其输送给平均池化层，再接入tanh激活函数。...模型3(Shared-Layer Architecture):除了一个共享的BI-LSTM层用于获取共享信息，每个任务有自己独立的LSTM层，LSTM的输入包括每一时刻的character和BI-LSTM...DeepMoji模型首先使用embedding层将单词映射成向量，并将每个embedding维度使用双正切函数映射到[-1,1]。然后，作者使用两层的Bi-LSTM捕捉上下文特征。...接着作者提出了一种新的注意力机制，分别将embeddding层以及2层的Bi-LSTM作为输入，得到文档的向量表征。最后，将向量输入到softmax层，得到标签的概率分布。...(这篇文章在可视化方面做的还是不错的)模型结构示意图如下所示。
Recurrent Neural Network) focused on Text 专门解决文本分类问题的RNN网络 TextRNN 应用场景 垃圾邮件分类 文本情感分析 (判断文本或者句子是积极，消极还是中立...embedding--->BiLSTM--->concat final output/average all output----->softmax layer 图片 Bi-LSTM + Uni-LSTM...TextCNN 定义 1-D single-channel 卷积计算 图片 1-D multi-channel 卷积计算 图片 2-D 卷积计算 图片 Max-Over-Time Pooling 时序池化最大层...其实就是max pooling, 只是在不同的channel中，输入时的时间步数(time)各不相同 TextCNN 原理 TextCNN = CNN + max-over-time pooling 定义...1D-CNN-kernel, 计算words之间的correlation 将所有channel经过 max-over-time-pooling 进行处理，并把output处理成vector 通过全连接将
在这篇文章中，作者引入了一种创新的神经网络结果，使用Bi-LSTM、CNN和CRF相结合的网络结果，使模型能够从词和字级别表示中学习和收益。...神经网络结构 第一步：CNN获取Character-level 的词表示 ?...在这里，CNN的优点是可以高效地学习形态学特征，比如单词的前缀或者后缀、大小写等 第二步：Bi-directional LSTM 将第一步获得的单词表示和训练好的词向量结合起来，作为Bi-directional...注意，BLSTM的输入和输出都过了Dropout层 第三步：CRF 将Bi-LSTM的输出向量作为CRF层的输入，最终预测出序列 ?...总结 其实这篇论文是2016年ACL的论文，自己现在看实在太晚了，但是总结自己以前看的论文，感觉这篇文章基本上提出了一个base model，BiLSTM-CNN-CRF，以后会经常看到文章都是基于这种结果衍生的
用词级别的特征进行序列化建模 词循环神经网络LSTM Bi-LSTM:前向LSTM与后向LSTM，其中后向LSTM的输入的词是倒序的 编码层 可看成是对每个词的隐状态的仿射(一个向量空间线性变换加上平移变到另一个向量空间...过程：计算在给定前面的词之后，下一个词的概率 和NMR一样，也有一个前向和后向的LSTM，后向的LSTM的输入为序列中词的倒序 ? ▌讨论 ---- ?...在训练过程中，作者观察到模型的性能对隐藏层的输入和LSTM隐藏层的输出都是敏感的。为了达到最佳性能，需要仔细调整两个压差参数的值。...模型的另一个限制是，它使用了1000多种不同尺寸的CNN滤波器来计算一个单词的基于字符的表示。...与使用相同步幅的CNN滤波器相比，使用大量不同步长的CNN权重显着增加了模型参数的数量，从而大大增加了整体训练和推理时间。
值得注意是，ELMo 使用的 Bi-LM 与 Bi-LSTM 不同，虽然长得相似，但是 Bi-LM 是两个 LM 模型的串联，一个向前，一个向后；而 Bi-LSTM 不仅仅是两个 LSTM 串联，Bi-LSTM...向量，考虑到各个 Bi-LSTM 层分布不同，某些情况下对网络的 Layer Normalization 会有帮助。...简单解释下这张图，a 是普通的基于 LSTM 的语言模型，b 是用字符级别的 CNN 来代替原本的输入和 Softmax 层，c 是用 LSTM 层代替 CNN Softmax 层并预测下一个单词。...（这里的 CNN Softmax 层区别于 Word2Vec 中的 Softmax，并不是直接预测词汇表，而是计算 的 Logistic 值，其中 h 为单词上下文向量，） 作者在论文中指出：ELMo...使用 CNN-BIG-LSTM 的架构进行预训练（这里的 BIG 只是想说多很多 LSTM），并且为了平衡 LM 的复杂度、模型大小和下游任务的计算需求，同时保持纯粹基于字符的输入表示，ELMo 只使用了两层的
Multi-grained Attention Layer 前面的部分可以说跟之前的工作大同小异，重点在于接下来的多粒度注意力层。...于是提出可以利用CNN来取代attention来提取context中相对重要的信息，同时对朴素CNN进行了进一步的处理使其适合该任务，提出了Target-Specific Transformation...Bi-LSTM Layer 将文本的上下文信息融入到word的向量表示中是非常重要的 Context-Preserving Transformation（CPT） 模型再往上一层是Transformation...首先将target表示通过一个Bi-LSTM来获得其抽象表示，再将该表示与上一层每个context词的表示做相似度计算，从而调整target的表示。 ? ?...Context-Preserving Mechanism的提出是因为在经过TST的非线性转化之后，现有的向量表达可能已经丢失了原来Bi-LSTM层输出的信息，作者提出了两种解决方案： Lossless
赛题题型不新鲜，在Baseline的的基础上参考了一些思路做些炼丹技巧上的操作，3次提交之后顺利冲进排行榜首页。针对短文本语义匹配，本文帮大家梳理一波方案技巧。 P.S....发稿之前，看了一眼排行榜，分数已经被大家刷上去了，参加人数还蛮多，有兴趣的同学可以去战一波... ?...u和v，只使用差值和内积两种特征表征方式；同时在7中编码器：1）LSTM, 2）GRU, 3）bi-GRU, 4）bi-LSTM(mean pooling), 5）bi-LSTM(max pooling...), 6）self-attention, 7）CNN 中选用了Bi-LSTM MaxPooling的方式。...脱敏数据对于BERT来说，其实就是Embedding层不一样而已，其他层还是很有价值的。所以重用BERT主要还是通过预训练重新对齐Embedding层。 ? 在这个过程中，初始化很重要。
几个层的组件都是现在做nlp非常主流的成分，也可以参考我之前的博客，而且文章中也没有涉及什么tricks。...整个模型可以分为以下几层： Embedding层：为了与之前的模型作比较，本文选取的词向量为senna-50和glove-100 Bi-LSTM层：输入为embedding层的句子向量表示，输出为每个时间步前向后向网络...Relation Classification via Multi-Level Attention CNNs（Wang/ACL2016） 使用CNN+Attention来实现关系分类，设计了较为复杂的两层...attention操作，第一层是输入attetion，关注实体与句子中单词之间的联系；第二层是卷积之后的attention pooling，关注的是标签与句子之间的关联。...小结 考虑到CNN提取信息能力有限，设计了两层Attention来补充，与文本分类的《Hierarchical Attention Networks for Document Classification
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