长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),专门设计用来解决序列数据中的长期依赖问题。本教程将介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的LSTM模型,并展示其在一个时间序列预测任务中的应用。
请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录,文件命名格式为“task 1+姓名”。
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类具有内部环状连接的人工神经网络,用于处理序列数据。其最大特点是网络中存在着环,使得信息能在网络中进行循环,实现对序列信息的存储和处理。
Pylon是一个基于PyTorch的神经符号学习框架,旨在帮助深度学习模型整合程序性约束或声明性知识。用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束,Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数,使得模型在训练过程中不仅拟合数据,还能满足特定的约束条件。Pylon提供了精确和近似的编译器,使用模糊逻辑、抽样方法和逻辑电路等技术来高效计算损失,支持复杂模型和约束。它的核心优势在于易于集成,只需少量代码即可将现有深度学习代码扩展为支持约束学习,显著提升了模型的性能和学习效率。
如果你用过 PyTorch 进行深度学习研究和实验的话,你可能经历过欣喜愉悦、能量爆棚的体验,甚至有点像是走在阳光下,感觉生活竟然如此美好 。但是直到你试着用 PyTorch 实现可变大小的 mini-batch RNNs 的时候,瞬间一切又回到了解放前。
摘要:本文主要基于Pytorch深度学习框架,实现LSTM神经网络模型,用于时间序列的预测。 开发环境说明: Python 35 Pytorch 0.2 CPU/GPU均可 01 — LSTM简介 人类在进行学习时,往往不总是零开始,学习物理你会有数学基础、学习英语你会有中文基础等等。于是对于机器而言,神经网络的学习亦可不再从零开始,于是出现了Transfer Learning,就是把一个领域已训练好的网络用于初始化另一个领域的任务,例如会下棋的神经网络可以用于打德州扑克。我们这讲的是另
我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果。得益于PyTorch、Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易。这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能。简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿!
在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bug,为了缓解你的痛苦😢,本文将对常见的错误进行解释,并说清楚来龙去脉。 细节就是魔鬼,虽然代码不报错但还是可能会对精度带来影响。如果本文对你有帮助,请收藏&转发! CrossEntropyLoss和NLLLoss 最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。nn.CrossEntropyLossPyTorch中的损失模块执行两个操作:nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss。 因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试
深度学习是机器学习父领域中的一个子领域,它是受大脑工作启发的一类算法的研究和应用。 给定足够的数据并通过它进行迭代,这些算法可以近似于描述数据的任何函数,并且正确地称为通用函数近似器。 那么 PyTorch 进入这个生态系统的位置是什么?
随着互联网和社交媒体的飞速发展,我们每天都会接触到大量的非结构化数据,如文本、图片和音频等。这些数据包含了丰富的信息,但也提出了一个重要问题:如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识?这就是信息抽取(Information Extraction, IE) 的任务。
人工神经网络(ANN)的设计灵感来源于人类大脑中神经元的工作方式。自从第一个感知器模型(Perceptron)被提出以来,人工神经网络已经经历了多次的演变和优化。
本文使用Kaggle的Deepfake比赛数据集,使用CNN+LSTM架构,对视频帧做二分类,该项目部署在百度的aistudio上进行训练。
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代码:https://github.com/SharifElfouly/vehicle-speed-estimation
与以往大多数RNN+Attention的思路不同,作者在这篇论文里给出了注意力编码网络(Attentional Encoder Network,AEN),避免了RNN系模型的缺点(难以并行化,需要大量数据/内存/计算);同时提到先前的工作大都忽略了标签不可信问题(label unreliability issue),这里在损失函数中引入了标签平滑正则项。模型整体框架如下
编者按:本文为《从原理到实战 英伟达教你用PyTorch搭建RNN》的下篇,阅读上篇请点击这里。文章原载于英伟达博客,AI 研习社编译。 代码实操 在开始创建神经网络之前,我需要设置一个 data
传统的机器学习研究模式是:获取特定任务的大型数据集,然后用这个数据集从头开始训练模型。很明显,这和人类利用以往经验,仅仅通过少量样本就迅速完成学习的情况相差甚远。
选自Stanford University 作者:Zhang Jian等 机器之心编译 参与:李泽南、Smith 手动调整 SGD(随机梯度下降)动量(momentum)的方法可与目前最先进的自适应方法(如 Adam)竞争,那么 SGD 动量能不能自动调节呢?斯坦福大学的研究人员近日提出了 YellowFin,一种自动调整 SGD 动量超参数的方法。YellowFin 在大型 ResNet 和 LSTM 模型的训练中迭代次数少于此前的最佳水平,而且通过负反馈环路机制,它在异步设置的运行中表现得更好。目前,Y
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。
本文将讲解如何创建、训练一个法翻英的神经翻译模型。本文的重点是解释概念,具体的项目代码请参考配套的Jupyter notebook(链接见文末)。
在近几年,NLP 领域得到了快速的发展,包括 ELMo ,BERT在内的新方法不断涌现,显著提高了模型在一系列任务的表现。在本文中,作者针对主要的 NLP 模型、常用开源机器学习库和多任务学习的相关资源进行了归纳,提供了包括论文、代码、视频和博客在内的多种学习资源。
时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道,但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。一个月里你每小时的平均心率,一年里一只股票的日收盘价,一年里某个城市每周发生的交通事故数。在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。对于这些例子中的每一个,都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。
来源:Deephub Imba 本文约4000字,建议阅读10分钟 在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道,但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。一个月里你每小时的平均心率,一年里一只股票的日收盘价,一年里某个城市每周发生的交通事故数。在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。对于这些例子中的每一个,都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。
深度学习是一种在人工智能领域中具有重要影响力的技术,它已经在各种任务中取得了显著的成果。而在深度学习算法中,长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),它在序列数据建模中具有出色的能力。本文将深入探讨LSTM网络的原理和应用,以及它在深度学习领域的重要性。
Chris Olah's LSTM post Edwin Chen's LSTM post Andrej Karpathy's lecture on RNNs and LSTMs from CS231n
序列标注模型用到了长短期记忆网络(LSTM),条件随机场(CRF),Highway网络,本文循序渐进的介绍了序列标注算法,Be patience ! 跟着小编的文章完全搞懂序列标注算法吧。
选自Nvidia.devblogs 作者:James Bradbury 参与:Jane W、吴攀 从 Siri 到谷歌翻译,深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列,并使用一种称为循环神经网络(recurrent neural network/RNN)的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词组,一种被称为递归神经网络(recursive neural network)的深度学习模型考虑到了这种结构,这方面已经有大
近日,来自韩国庆熙大学的 Tae Hwan Jung 在 Github 上创建了这样一个项目:「nlp-tutorial」。
作者:王千发 编辑:龚 赛 什么是文本分类 1 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块,它的应用也非常广泛,比如:垃圾过滤,新闻分类,等等。传统的文本分类方法的流程基本是: 预处理:首先进行分词,然后是除去停用词; 将文本表示成向量,常用的就是文本表示向量空间模型; 进行特征选择,这里的特征就是词语,去掉一些对于分类帮助不大的特征。常用的特征选择的方法是词频过滤,互信息,信息增益,卡方检验等; 接下来就是构造分类器,在文本分类中常用的分类器一般是SVM,朴素贝叶斯等; 训练分类器,后面
本文介绍了利用Pytorch框架实现文本分类的关键知识点,包括使用如何处理Out of Vocabulary words,如何解决变长序列的训练问题,举出了具体实例。
选自Medium 作者:Thomas Wolf 机器之心编译 参与:Tianci LIU、路 本文介绍了元学习,一个解决「学习如何学习」的问题。 元学习是目前机器学习领域一个令人振奋的研究趋势,它解决的是学习如何学习的问题。 传统的机器学习研究模式是:获取特定任务的大型数据集,然后用这个数据集从头开始训练模型。很明显,这和人类利用以往经验,仅仅通过少量样本就迅速完成学习的情况相差甚远。 因为人类学习了「如何学习」。 在这篇文章中,我将从一个非常直观的元学习简介入手,从它最早的起源一直谈到如今的元学习研究现状
在自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)领域,“词”构成了语言的基础单位。与此同时,它们也是构建高级语义和语法结构的基石。在解决各种NLP问题,如机器翻译、情感分析、问答系统等方面,对“词”的全面了解不仅有助于我们设计更高效的算法,还能加深我们对语言本质的认识。
距离上一次的RNN有段时间了,一方面不想写,一方面因为其他的事情被牵扯了精力,所以也就一直拖着,今天写一下LSTM,希望以一个本科生的角度能讲明白这件事。
涉及的问题是对文本生成描述文本(generating text to describe images).
以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号码位数等等。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
作者:王千发 编辑:田 旭 什么是LSTM 1 LSTM全名是Long Short-Term Memory,长短时记忆网络,可以用来处理时序数据,在自然语言处理和语音识别等领域应用广泛。和原始的循环神经网络RNN相比,LSTM解决了RNN的梯度消失问题,可以处理长序列数据,成为当前最流行的RNN变体。 LSTM应用举例 2 假设我们的模型的输入是依次输入一句话的每个单词,我们需要对单词做分类,比如有两句话:(1)arrive Beijing on November 2nd,这里的Beijing是目的地;(2
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
本文英文出处:Robbie Allen 翻译/吴楚 校对/田晋阳 机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章(https://unsupervisedmethods.com/why-artificial-intelligence-is-different-from-previous-technology-waves-764d7710df8b)中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季
作者:王千发 编辑:田 旭 什么是LSTM 1 LSTM全名是Long Short-Term Memory,长短时记忆网络,可以用来处理时序数据,在自然语言处理和语音识别等领域应用广泛。和原始的循环神经网络RNN相比,LSTM解决了RNN的梯度消失问题,可以处理长序列数据,成为当前最流行的RNN变体。 LSTM应用举例 2 假设我们的模型的输入是依次输入一句话的每个单词,我们需要对单词做分类,比如有两句话:(1)arrive Beijing on November 2nd,这里的Beijing是目的地;(
机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在今年秋季,开始准备博士项目的时候,精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源。为了帮助也在经历类似探索过程的童鞋,Robbie Allen把至今发现的最好的教程汇总了一个列表。公众号后台回复:“清单”,获取本文学习清单地址。 本文分成四个部分,机器学习,NLP,Python,和数学基础。在每一小节我会随机引入一些问题。由于这方面学习材料太丰富了,本文并未涵括所有内容。 机器学习 1、机器学习就是这么好玩!(
机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章(https://unsupervisedmethods.com/why-artificial-intelligence-is-different-from-previous-technology-waves-764d7710df8b)中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待!
大家好,今天我们来看Pytorch神器第九次分享的内容——Image Caption。
此次实验主要是为了深入比较和评估不同中文分词方法的性能,以便于更全面地理解它们的优点和局限性。在此次实验中我将使用两种主要方法来实现中文分词:一种是基于词典的正向匹配算法,另一种是基于神经网络的双层双向长短时记忆网络(LSTM)模型。
近日,Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统,它能将自动微分内嵌于 Julia 语言,从而将其作为第一级的语言特性。也就是说,我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了?都不需要再调用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架了?
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