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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第14章 循环神经网络

击球手击出垒球,你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它,不断调整你的移动步伐,最终在观众的掌声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道,你时刻在做的事就是在预测未来。在本章中,我们将讨论循环神经网络 -- 一类预测未来的网络(当然,是到目前为止)。它们可以分析时间序列数据,诸如股票价格,并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中,他们可以预测行车轨迹,避免发生交通意外。更一般地说,它们可在任意长度的序列上工作,而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。举个例子,它们可以把语句,文件,以及语音范本作为输入,使得它们在诸如自动翻译,语音到文本或者情感分析(例如,读取电影评论并提取评论者关于该电影的感觉)的自然语言处理系统中极为有用。

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《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始(预测句子中出现的下一个角色),继续介绍RNN,这可以让我们生成一些原生文本,在过程中,我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN(每次迭代中学习文本中的随机部分),然后创建一个有状态RNN(保留训练迭代之间的隐藏态,可以从断点继续,用这种方法学习长规律)。然后,我们会搭建一个RNN,来做情感分析(例如,读取影评,提取评价者对电影的感情),这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构,来做神经网络机器翻译(NMT)。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。

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TensorFlow从1到2(十)带注意力机制的神经网络机器翻译

机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究。今天也取得了最显著的商业成果。 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典,能力更擅长于词或者短语的翻译。那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段,随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译,最终组合在一起。所得到的翻译结果应当说似是而非,最大的问题是可读性和连贯性非常差。 实际从机器学习的观点来讲,这种翻译方式,也不符合人类在做语言翻译时所做的动作。其实以神经网络为代表的机器学习,更多的都是在“模仿”人类的行为习惯。 一名职业翻译通常是这样做:首先完整听懂要翻译的语句,将语义充分理解,随后把理解到的内容,用目标语言复述出来。 而现在的机器翻译,也正是这样做的,谷歌的seq2seq是这一模式的开创者。 如果用计算机科学的语言来说,这一过程很像一个编解码过程。原始的语句进入编码器,得到一组用于代表原始语句“内涵”的数组。这些数组中的数字就是原始语句所代表的含义,只是这个含义人类无法读懂,是需要由神经网络模型去理解的。随后解码过程,将“有含义的数字”解码为对应的目标语言。从而完成整个翻译过程。这样的得到的翻译结果,非常流畅,具有更好的可读性。

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