向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数c()可用来创建向量。各类向量如下例所示:
对于自然场景的文字识别我们会遇到了许多不规则裁剪的图像,其中包含文本表示。虽然已经引入了许多复杂的想法来从图像中提取确切的文本。例如光学字符识别 (OCR)、基于 RNN 的 seq2seq 注意方法都是被认为是从结构图像中提取序列信息的传统方法,但许多研究人员发现,很难处理不规则图像和训练时间使他们更加昂贵。基于 RNN 的 seq2seq 注意力方法需要输入的序列表示,这些输入因输入而异,因此很难训练数百万张图像。大多数时间模型无法预测文本或字符,因为我们正在处理自然场景图像。
文字识别是AI的一个重要应用场景,文字识别过程一般由图像输入、预处理、文本检测、文本识别、结果输出等环节组成。
作者 | 李理,环信人工智能研发中心vp,十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。
Seq2Seq[1]框架最初是在神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)领域中提出,用于将一种语言(sequence)翻译成另一种语言(sequence)。其结构如下图所示:
Google于2017年提出了《Attention is all you need》,抛弃了传统的RNN结构,「设计了一种Attention机制,通过堆叠Encoder-Decoder结构」,得到了一个Transformer模型,在机器翻译任务中「取得了BLEU值的新高」。在后续很多模型也基于Transformer进行改进,也得到了很多表现不错的NLP模型,前段时间,相关工作也引申到了CV中的目标检测,可参考FAIR的DETR模型
“文心”取自《文心雕龙》一书的开篇,作者刘勰在书中引述了一个古代典故:春秋时期,鲁国有一位名叫孔文子的大夫,他在学问上非常有造诣,但是他的儿子却不学无术,孔文子非常痛心。
以chatglm-6b的支持为例,函数入口在 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L626 ,这里的 input 就是输入的 context(string类型)。然后 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L633 这行代码对 input 进行 tokenizer encode并构造好inputIds,再构造好attentionMask之后就可以给Forward函数推理,拿到推理结果之后再使用tokenizer进行decode得到输出。
在transformer中使用了位置编码,为什么需要位置编码。因为对于transformer中的注意力机制而言,交换两个单词,并不会影响注意力的计算,也就是说这里的注意力是对单词位置不敏感的,而单词之间的位置信息往往是很重要的,因此考虑使用位置编码。
旋转位置编码(Rotary Position Embedding,RoPE)是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。
论文题目:Text Level Graph Neural Network for Text Classification 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1910.02356.pdf 论文代码:https://github.com/yenhao/text-level-gnn 发表时间:2019
在使用R语言过程中,每一步中都需要关注R语言的数据结构。数据结构是R语言中最重要的内容,也是最难的一部分,学会了这部分之后,R语言就不难了。很多时候,函数无法运行,都是因为数据结构的问题。在学习R语言数据结构之前需要首先了解下数据的类型。
算法简介 滑动窗口,顾名思义,就是有一个大小可变的窗口,左右两端方向一致的向前滑动(右端固定,左端滑动;左端固定,右端滑动)。
补充知识:日常填坑之keras.backend.ctc_batch_cost参数问题
github地址:https://github.com/taishan1994/tensorflow-bilstm-crf
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/410776234
信息抽取是 NLP 任务中非常常见的一种任务,其目的在于从一段自然文本中提取出我们想要的关键信息结构。
总共有七个参数,其中只有前三个是必须的。由于大家普遍使用PyTorch的DataLoader来形成批量数据,因此batch_first也比较重要。LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测,因此下面对每个参数我都会从这两个方面来进行具体解释。
与基于RNN的方法相比,Transformer 不需要循环,主要是由Attention 机制组成,因而可以充分利用python的高效线性代数函数库,大量节省训练时间。
本项目对3种常用的文本匹配的方法进行实现:PointWise(单塔)、DSSM(双塔)、Sentence BERT(双塔)。
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旋转式位置编码(RoPE)最早是论文[1]提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA 模型也是采用该位置编码方式。
import mxnet as mx 官方github教程部分代码 网络生成 num_layers = 2 num_hidden = 256 stack = mx.rnn.SequentialRNNCell() for i in range(num_layers): stack.add(mx.rnn.LSTMCell(num_hidden=num_hidden, prefix='lstm_l%d_'%i)) mx.rnn.SequentialRNNCell():RNN容器,用于组合多个RNN层
A Labeled Chinese Dataset for Diabetes中文糖尿病标注数据集详情请见。
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。
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。
作者 | 李理 环信人工智能研发中心 VP,十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。 想要详细了解该系列文章,营长建议你先阅读上篇:一文详解循环神经网络的基本概念(代码版) Tensor 和TensorFlow 类似,PyTorch 的核心对象也是Tensor。下面是创建Tensor 的代码: x = torch.Tensor(5, 3) print(x) 对应的下标是5,那么在这个下标的值为1,而其余的值为0,
BP网络和CNN网络没有时间维,和传统的机器学习算法理解起来相差无几,CNN在处理彩色图像的3通道时,也可以理解为叠加多层,图形的三维矩阵当做空间的切片即可理解,写代码的时候照着图形一层层叠加即可。如下图是一个普通的BP网络和CNN网络。
上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN—LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的。虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题。以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型代码详见DSXiangLi-Embedding-transformer
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本文作者:腾讯微信支付算法研究员 介绍 工业界通用推荐系统包括两个阶段的流程,匹配(match)和排序(rank)。在匹配的过程中主要是根据用户的一些兴趣点,找到可能感兴趣的潜在商品集。由于整个商品集的海量性,对实时访问的用户去计算他对全部商品的感兴趣程度是不实际的,所以需要预先根据一些兴趣、特征策略等来寻找用户可能感兴趣的潜在商品集,在此基础上,再根据特定的模型算法来进行商品集兴趣分深层排序,效果指标往往通过点击率(Click Trough Rate)、转化率、时长等来量化,所以 rank 阶段的主
自BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)[1]出现后,NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理,以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。
前一章Doc2Vec里提到,其实Doc2Vec只是通过加入Doc_id捕捉了文本的主题信息,并没有真正考虑语序以及上下文语义,n-gram只能在局部解决这一问题,那么还有别的解决方案么?依旧是通用文本向量,skip-thought尝试应用encoder-decoder来学习包含上下文信息和语序的句子向量。魔改后的实现可以看这里( ´▽`) github-DSXiangLi-Embedding-skip_thought
读完本文,你可能觉得LLaMA会开源并不令人惊讶,因为它的架构可以说是站在巨人肩膀上摘苹果——基本上可以说使用其他模型的组件作为“积木”搭了一个新模型出来,并没有太多实质意义上的创新,但这种敢于开源的勇气和做法使得LLaMA足以在大语言模型上的开源发展历程上成为一个标志性的里程碑。
这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。文章总体也不复杂,涉及到的公式也很少,比较容易理解作者的思路。对于采用序列标注的方式做 NER 是个不错的思路。
今天分享一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。
该文章介绍了如何使用深度学习模型完成文本分类任务。首先介绍了如何使用RNN和LSTM完成文本分类,然后介绍了如何使用CNN完成文本分类,最后介绍了如何使用GAN完成文本分类。文章还介绍了如何使用预训练模型和迁移学习完成文本分类任务,并给出了具体的代码示例和实验结果。
来源:深度学习爱好者本文约3300字,建议阅读10+分钟本文利用可视化的呈现方式,带你深入理解LSTM模型结构。 最近在学习LSTM应用在时间序列的预测上,但是遇到一个很大的问题就是LSTM在传统BP网络上加上时间步后,其结构就很难理解了,同时其输入输出数据格式也很难理解,网络上有很多介绍LSTM结构的文章,但是都不直观,对初学者是非常不友好的。我也是苦苦冥思很久,看了很多资料和网友分享的LSTM结构图形才明白其中的玄机。 本文内容如下: 一、传统的BP网络和CNN网络 二、LSTM网络 三、LSTM的输入
是时候把之前学习NLP的知识整理下了。大模型火了后,又涌出好多Transfomer相关的文章,回想当时刚接触NLP的时候,还是从word2vec开始...很久前看的东西都快忘记了,所以想做一些总结。
前方干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的最具实操性的学习开源LLM模型源码的教程。
文章目录 1. CNN 卷积神经网络 2. 预训练模型 3. RNN 循环神经网络 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. CNN 卷积神经网络 卷积神经网络,卷积后尺寸计算 tf.keras.layers.Conv2D, tf.keras.layers.MaxPool2D # CNN 模型 class myCNN(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = tf
本文主要介绍一下如何使用 PyTorch 复现BERT。请先花上 10 分钟阅读我的这篇文章 BERT详解(附带ELMo、GPT介绍),再来看本文,方能达到醍醐灌顶,事半功倍的效果
导读:无论数据分析的目的是什么,将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。
原理介绍 图片1 图片2 图片3 更多资料: https://distill.pub/2016/augmented-rnns/#attentional-interfaces https://
每天给你送来NLP技术干货! ---- 来源:炼丹笔记 作者:SinGaln 这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。文章总体也不复杂,涉及到的公式也很少,比较容易理解作者的思路。对于采用序列标注的方式做 NER 是个不错的思路。 论文标题: Label Semantics for Few Shot Named
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者 | SinGaln 来自 | PaperWeekly 这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。文章总体也不复杂,涉及到的公式也很少,比较容易理解作者的思路。对于采用序列标注的方式做 NER 是个不错的思路。 论文标题: Label Semantics for Few
这是《高效R语言编程》的学习笔记,前面的笔记在这里:https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366 https://www.jianshu.com/p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员,我也是:),精通专业知识,理解R语言的标准数据结构,但是缺乏正规编程训练,你是这样的吗?
Attention机制在2016年被大量应用在nlp中,这里简单介绍Attention在AS任务上的应用。在对AS任务建模时,采用问题和答案对的形式建模,因此可以根据问题和答案的关系设计Attention机制。而文本分类任务中则稍有不同,文本分类建模方式为问题和标签。因此Attention机制的设计一般被应用于时序模型中,通过时序状态设计Attention。 本文参考《Hierarchical Attention Networks for Document Classification》,该论文介绍了Att
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