Twiml丢弃语音，循环表示聚集内的动词 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理

其在自然语言中贡献巨大，中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。...传统RNN每一步的隐藏单元只是执行一个简单的tanh或ReLU操作。 ? LSTM每个循环的模块内又有4层结构:3个sigmoid层，1个tanh层 ?...LSTM每个模块的4层结构后文会详细说明，先来解释一下基本的图标。 ? 粉色的圆圈表示一个二目运算。两个箭头汇合成一个箭头表示2个向量首尾相连拼接在一起。...图细胞状态的传送带第一层是个忘记层，决定细胞状态中丢弃什么信息。...在那个预测下一个词的例子中，如果细胞状态告诉我们当前代词是第三人称，那我们就可以预测下一词可能是一个第三人称的动词。 LSTM实现原理推到参数更新方法。

5.4K6 0

RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理

其在自然语言中贡献巨大，中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。...传统RNN每一步的隐藏单元只是执行一个简单的tanh或ReLU操作。 ? LSTM每个循环的模块内又有4层结构:3个sigmoid层，1个tanh层 ?...LSTM每个模块的4层结构后文会详细说明，先来解释一下基本的图标。 ? 粉色的圆圈表示一个二目运算。两个箭头汇合成一个箭头表示2个向量首尾相连拼接在一起。...图细胞状态的传送带第一层是个忘记层，决定细胞状态中丢弃什么信息。...在那个预测下一个词的例子中，如果细胞状态告诉我们当前代词是第三人称，那我们就可以预测下一词可能是一个第三人称的动词。 LSTM实现原理推到参数更新方法。

1.6K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

理解 LSTM 网络

RNN 是包含循环的网络，允许信息的持久化。 ? RNN 包含循环在上面的示例图中，神经网络的模块，A，正在读取某个输入 x_i，并输出一个值 h_i。循环可以使得信息可以从当前步传递到下一步。...在过去几年中，应用 RNN 在语音识别，语言建模，翻译，图片描述等问题上已经取得一定成功，并且这个列表还在增长。...合在一起的线表示向量的连接，分开的线表示内容被复制，然后分发到不同的位置。 LSTM 的核心思想 LSTM 的关键就是细胞状态，水平线在图上方贯穿运行。细胞状态类似于传送带。...该门会读取 h_{t-1} 和 x_t，输出一个在 0 到 1 之间的数值给每个在细胞状态 C_{t-1} 中的数字。1 表示“完全保留”，0 表示“完全舍弃”。...在语言模型的例子中，因为他就看到了一个代词，可能需要输出与一个动词相关的信息。例如，可能输出是否代词是单数还是负数，这样如果是动词的话，我们也知道动词需要进行的词形变化。 ?

6683 0

理解 LSTM 网络

RNN 是包含循环的网络，允许信息的持久化。 ? RNN 包含循环在上面的示例图中，神经网络的模块，A，正在读取某个输入 x_i，并输出一个值 h_i。循环可以使得信息可以从当前步传递到下一步。...在过去几年中，应用 RNN 在语音识别，语言建模，翻译，图片描述等问题上已经取得一定成功，并且这个列表还在增长。...合在一起的线表示向量的连接，分开的线表示内容被复制，然后分发到不同的位置。 LSTM 的核心思想 LSTM 的关键就是细胞状态，水平线在图上方贯穿运行。细胞状态类似于传送带。...该门会读取 h_{t-1} 和 x_t，输出一个在 0 到 1 之间的数值给每个在细胞状态 C_{t-1} 中的数字。1 表示“完全保留”，0 表示“完全舍弃”。...在语言模型的例子中，因为他就看到了一个代词，可能需要输出与一个动词相关的信息。例如，可能输出是否代词是单数还是负数，这样如果是动词的话，我们也知道动词需要进行的词形变化。 ?

4025 0

我想向你介绍NLP，小哥哥你想听听嘛？

NLP大量使用了机器学习的相关内容，尤其是深度学习的东西。主要的研究领域可以细分成下面三个部分： 1.语音识别——把语音翻译成文字。 2.自然语言理解——让计算机明白我们再说/写些什么。...解析树看一下每个单词上面的字母符号，表示了每个词在句子中的成分（名词，动词，定语）。再往上看一层，这一层用来描述一组短语。...现在，深度学习和NLP最核心的问题就是如何用一个数字向量去定量的表示一个单词，或者说一个单词的意思。使用这些向量，我们可以把单词转换成更高维度空间。...有意思的是，这些已经变成向量的单词依然具备语义上的关系。那些相似的单词或者意思雷同的单词在高维空间中也会倾向于聚集在一起。...看看下面这个图：高维聚类结果在使用主成分分析（PCA）或者T-SNE降维之后，你可以大概总结出聚在一起的一群单词的意思，当然有时候会有一些误导的成分，因为过分简单或者丢弃了部分信息导致的。

4312 0

javascript【写法规范】

代码的松耦合，高度模块化：将页面内的元素视为一个个模块，相互独立，尽量避免耦合过高的代码，从html,css,js三个层面都要考虑模块化严格按照规范编写代码三、命名规范 1....普通变量命名首字母小写，驼峰式命名，匈牙利命名如：nCheckCount 表示整形的数值 5....循环变量可以简写，比如：i，j，k等。某些作为不允许修改值的变量认为是常量，全部字母都大写。例如：COPYRIGHT，PI。常量可以存在于函数中，也可以存在于全局。...，contains等表示逻辑的词语代替动词，例如：fnIsObject()，fnHasClass()，fnContainsElment()。...//================ 小的注释： //代码说明 注释单独一行，不要在代码后的同一行内加注释。

4442 0

LSTM模型介绍

在过去几年中，将RNN应用于各种问题取得了令人难以置信的成功：语音识别，语言建模，翻译，图像字幕…这个列表还在继续增加。...现在，让我们来介绍所使用的符号。在上图中，每箭头都携带一个向量，从上一个节点的输出到其他节点的输入。粉色圆圈表示逐点运算，如矢量加法，而黄色框表示神经网络层。...箭头合并表示连接，而箭头分叉表示其内容被复制，副本将转移到不同的位置。 LSTM背后的核心理念 LSTM的关键是单元状态，水平线贯穿图的顶部。有些像传送带。...LSTM具有三个这样的门，用于保护和控制信息流向量状态。 LSTM 详细介绍我们的LSTM的第一步是确定我们将从节点状态中丢弃哪些信息。该判定由称为“遗忘门层”的西格玛(Sigmoid)层决定。...对于语言模型示例，由于它只是看到一个主题，它可能想要输出与动词相关的信息，以防接下来会发生什么。例如，它可能输出主语是单数还是复数，以便我们知道动词应该与什么形式共轭，如果接下来的话。

6603 0

（五）通俗易懂理解——双向LSTM

在过去几年中，应用 RNN 在语音识别，语言建模，翻译，图片描述等问题上已经取得一定成功，并且这个列表还在增长。...该门会读取h_{t-1}和x_t，输出一个在 0 到 1 之间的数值给每个在细胞状态C_{t-1}中的数字。1 表示“完全保留”，0 表示“完全舍弃”。...我们把旧状态与f_t相乘，丢弃掉我们确定需要丢弃的信息。接着加上i_t * \tilde{C}_t。这就是新的候选值，根据我们决定更新每个状态的程度进行变化。...在语言模型的例子中，因为他就看到了一个代词，可能需要输出与一个动词相关的信息。例如，可能输出是否代词是单数还是负数，这样如果是动词的话，我们也知道动词需要进行的词形变化。...t0时刻的节点状态初始化为[0.0, 0.0]，t0时刻的节点输入为[1.0]，拼接之后循环体的全连接层神经网络的输入为[0.0, 0.0, 1.0]，循环体中的全连接层的权重表示为二维矩阵[[0.1,

4.9K2 0

【专知中秋呈献-PyTorch手把手深度学习教程03】LSTM快速理解与PyTorch实现: 图文+代码

在过去几年中，应用 RNN 在语音识别，语言建模，翻译，图片描述等问题上已经取得一定成功，并且这个列表还在增长。...粉色圆圈表示pointwise运算，如向量加法，而黄色框是学习到的神经网络层。行合并表示连接，线合并表示向量的连接，分开的线表示内容被复制。...---- 5、逐步理解 LSTM 1、遗忘门（forget gate）在我们 LSTM 中的第一步是决定我们会从cell状态中丢弃什么信息。...在语言模型的例子中，因为他就看到了一个代词，可能需要输出与一个动词相关的信息。例如，可能输出是否代词是单数还是负数，这样如果是动词的话，我们也知道动词需要进行的词形变化。...对于语言模型示例，由于它只是看到一个代词，它可能需要输出与动词相关的信息来确定下一步发生什么。例如，它可能会输出代词是单数还是复数，以便我们知道动词应该是什么形式的。 ?

2.2K6 1

隐马尔科夫模型（HMM）| 一个不可被忽视的统计学习模型 | 机器语音

下图为例，声音信号变成了12行（假设声学特征是12维）、N列的矩阵，每一帧都用一个12维的向量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。 ?...再举个栗子：HMM用于NLP词性标注对句子【教授喜欢画画】进行词性标注，分词之后的结果可能是【教授/喜欢/画/画】，【教授】词性可以是名词和动名词，【喜欢】词性可以是动词和动名词，【画】词性可以是名词和动词...，画成图可以表示为： ?...结合上图，生成过程可以通俗的解释成下面过程：首先先生成【教授】词性是【名词】，然后生成词【教授】；接着根据【教授】的词性节点【名词】生成【喜欢】的词性节点【动词】，然后生成词【喜欢】；接着根据【喜欢】的词性...【动词】生成【画】的词性【动词】，然后生成词【画】，最后一个【画】也是这个逻辑。

1.4K3 0

多图+公式全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制

他们是带有循环的神经网络，允许信息在其中保留。 ? 在上图中，A代表神经网络主体，表示网络的输入，表示网络的输出。循环结构允许信息从当前输出传递到下一次（下个时间点）的网络输入。...在最近的几年，RNN在很多问题上都取得了成功：比如语音识别，语音模型，翻译，图片注释等等，但是RNN存在着梯度消息/爆炸以及对长期信息不敏感的问题，所以LSTM就被提出来了。...有时候，我们只需要当前的信息来完成当前的任务。举个例子，一个语音模型试图基于之前的单词去预测下一个单词。...对于那个语言模型的例子，当我们看到一个新的主语的时候，或许我们想输出相关动词的信息，因为动词是跟在主语后面的。例如，它或许要输出主语是单数还是复数的，然后我们就知道主语后动词的语态了。...，并把之前的状态丢弃。

2.9K2 0

理解长短期记忆网络（LSTM NetWorks）

正如你阅读这篇文章的时候，你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。传统的神经网络不能做到这点，而且这似乎也是它的主要缺陷。...递归神经网络具有循环结构在上图中，一组神经网络A，接收参数，输出，循环A可以使信息从网络的某个步骤中传递到下一个步骤。这些循环使得递归神经网络有些不可思议。...这是处理这种数据所使用的神经网络的自然结构。人们当然使用了它们！在过去的几年里，在许多问题上使用RNNs已经取得了难以置信的成功，比如语音识别，语言建模，翻译，图像字幕，这样的例子不胜枚举。...在语言模型的例子中，这里就是我们实际丢弃旧主语性别信息，根据之前步骤添加新信息的地方。 ? 最后，我们需要决定需要输出什么。这个输出将会建立在单元状态的基础上，但是个过滤版本。...对于语言模型例子来说，因为它只看到了一个主语，它可能想输出与动词相关的信息，为接下来出现的词做准备。比如，它可能输出主语是单数还是复数，那么我们知道接下来修饰动词的应该成对。 ?

5796 0

LSTM入门

你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。传统的神经网络不能做到这点，而且这似乎也是它的主要缺陷。比如，你想对电影中每个点发生的事件类型进行分类。...递归神经网络具有循环结构在上图中，一组神经网络A，接收参数，输出，循环A可以使信息从网络的某个步骤中传递到下一个步骤。这些循环使得递归神经网络有些不可思议。...这是处理这种数据所使用的神经网络的自然结构。人们当然使用了它们！在过去的几年里，在许多问题上使用RNNs已经取得了难以置信的成功，比如语音识别，语言建模，翻译，图像字幕，这样的例子不胜枚举。...在语言模型的例子中，这里就是我们实际丢弃旧主语性别信息，根据之前步骤添加新信息的地方。 ? 最后，我们需要决定需要输出什么。这个输出将会建立在单元状态的基础上，但是个过滤版本。...对于语言模型例子来说，因为它只看到了一个主语，它可能想输出与动词相关的信息，为接下来出现的词做准备。比如，它可能输出主语是单数还是复数，那么我们知道接下来修饰动词的应该成对。 ?

8429 0

理解长短期记忆网络（LSTM NetWorks）

你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。传统的神经网络不能做到这点，而且这似乎也是它的主要缺陷。比如，你想对电影中每个点发生的事件类型进行分类。...递归神经网络具有循环结构在上图中，一组神经网络A，接收参数，输出，循环A可以使信息从网络的某个步骤中传递到下一个步骤。这些循环使得递归神经网络有些不可思议。...这是处理这种数据所使用的神经网络的自然结构。人们当然使用了它们！在过去的几年里，在许多问题上使用RNNs已经取得了难以置信的成功，比如语音识别，语言建模，翻译，图像字幕，这样的例子不胜枚举。...在语言模型的例子中，这里就是我们实际丢弃旧主语性别信息，根据之前步骤添加新信息的地方。 ? 最后，我们需要决定需要输出什么。这个输出将会建立在单元状态的基础上，但是个过滤版本。...对于语言模型例子来说，因为它只看到了一个主语，它可能想输出与动词相关的信息，为接下来出现的词做准备。比如，它可能输出主语是单数还是复数，那么我们知道接下来修饰动词的应该成对。 ?

4813 0

理解长短期记忆网络（LSTM NetWorks）

正如你阅读这篇文章的时候，你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。传统的神经网络不能做到这点，而且这似乎也是它的主要缺陷。...递归神经网络具有循环结构在上图中，一组神经网络A，接收参数，输出，循环A可以使信息从网络的某个步骤中传递到下一个步骤。这些循环使得递归神经网络有些不可思议。...这是处理这种数据所使用的神经网络的自然结构。人们当然使用了它们！在过去的几年里，在许多问题上使用RNNs已经取得了难以置信的成功，比如语音识别，语言建模，翻译，图像字幕，这样的例子不胜枚举。...在语言模型的例子中，这里就是我们实际丢弃旧主语性别信息，根据之前步骤添加新信息的地方。最后，我们需要决定需要输出什么。这个输出将会建立在单元状态的基础上，但是个过滤版本。...对于语言模型例子来说，因为它只看到了一个主语，它可能想输出与动词相关的信息，为接下来出现的词做准备。比如，它可能输出主语是单数还是复数，那么我们知道接下来修饰动词的应该成对。

1.7K1 0

超生动图解LSTM和GPU：拯救循环神经网络的记忆障碍就靠它们了！

AI识别你的语音、回答你的问题、帮你翻译外语，都离不开一种特殊的循环神经网络（RNN）：长短期记忆网络（Long short-term memory，LSTM）。...LSTM和GRU经常用在语音识别、语音合成和文本生成等领域，还可用来为视频生成字幕。当你看完这篇文章时，我相信你会对LSTM和GRU在处理长序列的突出能力有充分了解。...△ 无Tanh函数的向量变换 Tanh函数能让输出位于区间(-1, 1)内，从而调节神经网络输出。你可以看到这些值是如何保持在Tanh函数的允许范围内。 ?...先将先前隐藏状态的信息和当前输入的信息输入到Sigmoid函数，在0和1之间调整输出值来决定更新哪些信息，0表示不重要，1表示重要。...△ GRU单元结构更新门更新门的作用类似于LSTM中的遗忘门和输入门，它能决定要丢弃哪些信息和要添加哪些新信息。重置门重置门用于决定丢弃先前信息的程度。

6163 0

孔晓泉：自然语言处理应用和前沿技术回顾

，在一个小时内将其讲清楚也不太现实。...词性标注，是指给句子里的每一个词标注一个词性类别（名词，动词，形容词或其他类型）。传统上，英语有八大词类，名词，代词，形容词，动词，副词，介词，连词和感叹词。...」的名词性修饰语，除此之外，「在」和「的」都是宾格的标记，表示所有所属关系。...编码，是指通过 RNN 技术（循环神经网络）将词语进一步编码成一个考虑了上下文和语义的向量。...循环神经网络 RNN ? 一般的神经网络很难处理序列数据，因为序列数据含有上下文，而且长度也不一定。循环神经网络有个特点，输出作为下一个相同结构但不同实例的网络结构的输入，如上图。

7231 0

教程 | 一步一步，看图理解长短期记忆网络与门控循环网络

几乎所有基于循环神经网络的最新成果都是通过这两个网络实现的。LSTM 和 GRU 可以应用在语音识别、语音合成和文本生成中。你甚至可以用它们来生成视频的字幕。...回顾循环神经网络为了理解 LSTM 或 GRU 是如何做到这一点的，让我们回顾一下循环神经网络。RNN 是这样工作的：第一个单词被转换成机器可读的向量。然后，RNN 逐个处理向量序列。 ?...RNN 使用的计算资源比它的改进版 LSTM 和 GRU 要少得多。 LSTM LSTM 具有与循环神经网络相似的控制流，它在前向传播时处理传递信息的数据，两者区别在于单元内的处理过程不同。 ?...0 表示不重要，1 表示重要。还可以将隐状态和当前输入传递给 tanh 函数，使值变为-1 到 1 之间的值，以帮助调节神经网络。...LSTM 和 GRU 广泛应用在语音识别、语音合成、自然语言理解等最先进的深度学习应用中。

9383 0

教程 | 一步一步，看图理解长短期记忆网络与门控循环网络

几乎所有基于循环神经网络的最新成果都是通过这两个网络实现的。LSTM 和 GRU 可以应用在语音识别、语音合成和文本生成中。你甚至可以用它们来生成视频的字幕。...回顾循环神经网络为了理解 LSTM 或 GRU 是如何做到这一点的，让我们回顾一下循环神经网络。RNN 是这样工作的：第一个单词被转换成机器可读的向量。然后，RNN 逐个处理向量序列。 ?...RNN 使用的计算资源比它的改进版 LSTM 和 GRU 要少得多。 LSTM LSTM 具有与循环神经网络相似的控制流，它在前向传播时处理传递信息的数据，两者区别在于单元内的处理过程不同。 ?...0 表示不重要，1 表示重要。还可以将隐状态和当前输入传递给 tanh 函数，使值变为-1 到 1 之间的值，以帮助调节神经网络。...LSTM 和 GRU 广泛应用在语音识别、语音合成、自然语言理解等最先进的深度学习应用中。 ?

5443 0

Effective-java-读书笔记之通用程序设计

(例外: try-catch).for循环允许声明循环变量, 其作用域被限定在正好需要的范围之内. -> 优于while循环.方法应该小而集中.第58条 for-each循环优先于传统的for循环for-each...字符串不适合代替枚举类型, 聚集类型, 也不适合代替能力表(capabilities).总而言之, 如果可以使用更加合适的数据类型, 或者可以编写更加适当的数据类型, 就应该避免用字符串来表示对象....(很少使用数字), .分隔.类, 接口: 一个或多个单词, 首字母大写.方法和域, 局部变量: 首字母小写.常量域: 一个或多个大写的单词, 下划线分隔.类型参数: 单个字母: T表示任意的类型, E表示集合元素类型..., K和V表示映射的键和值, X表示异常....任何类型的序列可以是T, U, V或者T1, T2, T3.一些语法惯例:可实例化的类通常用单数名词, 不可实例化的辅助类通常用复数名词, 如Collections.方法名通常是动词或动词短语.返回布尔值的方法通常以

4285 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭