seq2seq模型中的双向LSTM_双向LSTM中的聚合层_在Keras LSTM中添加双向会导致RuntimeError(‘在使用模型之前必须编译模型’)。 - 腾讯云开发者社区

LSTM模型上的序列标注任务的性能。...模型包括LSTM，BI-LSTM，LSTM-CRF，BI-LSTM-CRF。序列标注任务分为三个：词性标注，分块和命名实体识别。结果显示BI-LSTM-CRF模型在三个任务上的准确度都很高。...三模型训练过程以BI-LSTM-CRF为例，在每一步中，把训练数据分为不同的批次，一次处理一个批次。每一个批次包括一些句子，句子的多少由批次大小来决定。...和原始双向LSTM参数 ?...其中Conv-CRF模型是文章(Collobert et al.,2011)中的最好结果，Random和Senna是两种词嵌入的方式。

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使用LSTM建立seq2seq模型进行语言翻译

编码器、解码器数据 2.1 编码器 2.2 解码器 2.3 模型 3. 训练 4. 推理模型 5. 采样参考基于深度学习的自然语言处理 ? 1....decoder 的 LSTM 的初始状态 decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax') # 输出词个数,多分类 decoder_outputs...= decoder_dense(decoder_outputs) 2.3 模型 model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs...推理模型编码器 encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states) # 输入（带embedding），输出思想向量解码器 # 编码器的输出...h, c decoder_states_inf = [state_h_inf, state_c_inf] # LSTM的输出，接 FC，预测下一个词是什么 decoder_outputs_inf =

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关于Pytorch中双向LSTM的输出表示问题

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。在使用pytorch的双向LSTM的过程中，我的大脑中蒙生出了一个疑问。...双向的lstm的outputs的最后一个状态与hidden，两者之间肯定有所联系，但具体是什么样子的呢？...会不会hidden状态存储的就是outputs的最后一个状态，这样的话，岂不是会导致hidden并不能表示整个序列的双向信息吗？带着这个疑问，我开始了实验。具体的实验代码，这里就不放了。...我们可以看出最后一维的维度值为100，是设置隐藏层大小的两倍。第二条输出则是我们的隐藏层维度大小，分别是左右两向，批次大小，隐藏层大小。...第三条输出是（第一条数据）从左往右第一个词所对应的表示向量的值，为“序列从左往右第一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左最后一个隐藏层状态输出”的拼接。

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基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络

1 前言基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中，都会用到 LSTM层，主要参数如下： LSTM(units,input_shape,return_sequences=False) units...：取值为True，表示每个时间步的值都返回；取值为False，表示只返回最后一个时间步的取值本文以MNIST手写数字分类为例，讲解双层LSTM网络和双向LSTM网络的实现。...笔者工作空间如下：代码资源见–> 双隐层LSTM和双向LSTM 2 双层LSTM网络双层LSTM网络结构 DoubleLSTM.py from tensorflow.examples.tutorials.mnist...LSTM模型 def BiLSTM(train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y): #创建模型 model=Sequential()...)) #双向LSTM model.add(Dense(10,activation='softmax')) #编译模型 model.compile(optimizer='adam

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深入解析序列模型：全面阐释 RNN、LSTM 与 Seq2Seq 的秘密

一个 LSTM 单元采用输入 x(t)、隐藏状态 h(t-1)、单元状态 c(t-1)。基于 h(t-1) 和 x(t)，它首先决定使用遗忘门丢弃哪些信息。然后我们决定哪些新信息应该存储在单元状态中。...一种架构是门控循环单元 (GRU)：序列到序列 Seq2Seq 是一种特殊类型的序列建模，用于机器翻译、文本生成、摘要等。其架构的设计方式使其可以接受可变数量的输入并产生可变数量的输出。...Seq2Seq的缺点上下文压缩：来自输入序列的所有信息必须压缩到上下文向量的大小。因此，损失细粒度的细节。...偏见：在培训期间，经常使用称为“teacher forcing”的技术对SEQ2SEQ模型进行训练，在该技术中，将解码器与地面真相输出tokens一起提供为每个时间步骤的输入。...但是，在推理或测试期间，该模型根据其自身的预测生成输出tokens。训练和推理之间的这种差异可能导致暴露偏见，从而导致模型在推断期间表现出色。

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Keras中创建LSTM模型的步骤

在这篇文章中，您将了解创建、训练和评估Keras中长期记忆（LSTM）循环神经网络的分步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...阅读这篇文章后，您将知道：如何定义、编译、拟合和评估 Keras 中的 LSTM; 如何为回归和分类序列预测问题选择标准默认值。...最后，除了损失函数之外，还可以指定在拟合模型时要收集的指标。通常，要收集的最有用的附加指标是分类问题的准确性。要收集的指标按数组中的名称指定。...定义网络：我们将在网络中构建一个具有1个输入时间步长和1个输入特征的LSTM神经网络，在LSTM隐藏层中构建10个内存单元，在具有线性（默认）激活功能的完全连接的输出层中构建1个神经元。...总结在这篇文章中，您发现了使用 Keras 库的 LSTM 循环神经网络的 5 步生命周期。具体来说，您了解到： 1、如何定义、编译、拟合、评估和预测 Keras 中的 LSTM 网络。

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LSTM模型在问答系统中的应用

该算法通过人工抽取一系列的特征，然后将这些特征输入一个回归模型。该算法普适性较强，并且能有效的解决实际中的问题，但是准确率和召回率一般。 3、深度学习算法。...但是对于时序的数据，LSTM算法比CNN算法更加适合。LSTM算法综合考虑的问题时序上的特征，通过3个门函数对数据的状态特征进行计算，这里将针对LSTM在问答系统中的应用进行展开说明。...5、对问题和答案采用相同的LSTM模型计算特征（sequence_len, batch_size, rnn_size）。 6、对时序的LSTM特征进行选择，这里采用max-pooling。...）：0.66左右 QA_BILSTM（https://github.com/person-lee/qa_lstm）：0.68左右注：这里分别实验了单向的LSTM和双向的LSTM算法。...单向的LSTM算法只能捕获当前词之前词的特征，而双向的LSTM算法则能够同时捕获前后词的特征，实验证明双向的LSTM比单向的LSTM算法效果更佳。

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【预训练模型】预训练语言模型的前世今生之风起云涌

并在finetune过程中，联合训练seq2seq的目标和语言模型的任务目标来避免过拟合的发生。...之所以起名为EMLo（Embeddings from Language Models），是因为模型是从一个在大量语料上预训练的双向LSTM语言模型中提取embeddings。...其次，在图3中可以看到，在上下层的LSTM之间有 residual connection ，加强了梯度的传播。...另外，双向语言模型的训练目标是最大化前向和后向的联合对数似然概率，这点源于模型双向的特性。 ? 图4....ELMo语言模型训练目标 (来源：https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf ) 最终，ELMo的语言模型经过权衡了模型性能、大小、以及所需算力定为两层双向LSTM，每层4096

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Seq2Seq模型的构建

Seq2Seq是指一般的序列到序列的转换任务，特点是输入序列和输出序列是不对齐的，比如机器翻译、自动文摘等等。...假如原句子为X=(a,b,c,d,e,f)，目标输出为Y=(P,Q,R,S,T),则Seq2Seq模型如下：模型的工作原理如下; Encoder部分首先通过RNN及其变种(LSTM、GRU)等进行编码...None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0) 在Keras所有的RNN中，...LSTM模型分析下图是LSTM的一个典型内部示意图，有三个门：输入门、输出门和遗忘门。...2.训练和预测使用的decoder结果不同，编写循环的预测decoder。 3.前端的word2vec词向量和最新的ElMo模型的对比实验。 4.对比不同的decoder结构对模型的影响程度。

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从Seq2seq到Attention模型到Self Attention（一）

机器翻译就是这么简单，然而，如果想了解它如何组成，会发现其中充斥着各种难以咀嚼的RNN/LSTM等概念。接下来，让我们快速回味一下RNN/LSTM，方便后续模型理解。...下图是LSTM的各种应用，在此不深入描述。 Seq2seq 回到正题，所以Seq2seq是怎么组成的？我们可以看到Seq2seq包含两部分：Encoder和Decoder。...现在我们具备RNN/LSTM的知识，可以发现Seq2seq中，Decoder的公式和RNN根本就是同一个模子出来的，差别在于Decoder多了一个C — 图（6），这个C是指context vector...但是，在Seq2seq模型中，Encoder将输入句压缩成固定长度的context vector真的好吗？如果句子今天很长，固定长度的context vector效果就会不好。怎么办呢？...attention model中的encoder用的是改良版RNN：双向RNN（Bi-directional RNN），以往单向RNN的问题在于t时刻时，只能透过之前的信息进行预测，但事实上，模型有时候可能也需要利用未来时刻的信息进行预测

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seq2seq 的 keras 实现

seq2seq 模型，因为没有将 Decoder 的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入。...当然，我们可以直接用 keras 的 seq2seq 模型： https://github.com/farizrahman4u/seq2seq 下面是几个例子：简单的 seq2seq 模型： import...的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入，而且这里内置的模型中，还将隐藏层状态贯穿了整个 LSTM： import seq2seq from seq2seq.models import Seq2Seq...Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation 中的 seq2seq 模型实现为：decoder 在每个时间点的语境向量都会获得一个 'peek'...seq2seq：没有隐藏状态的传播，而且 encoder 是双向的 LSTM import seq2seq from seq2seq.models import AttentionSeq2Seq model

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详细介绍Seq2Seq、Attention、Transformer ！！

Seq2Seq Seq2Seq模型通过端到端的训练方式，将输入序列和目标序列直接关联起来，避免了传统方法中繁琐的特征工程和手工设计的对齐步骤。...Seq2Seq 工作原理 Seq2Seq模型中的编码器使用循环神经网络将输入序列转换为固定长度的上下文向量，而解码器则利用这个向量和另一个循环神经网络逐步生成输出序列。...Seq2Seq的工作原理 Encoder（编码器）编码器是Seq2Seq模型中的一部分，负责将输入序列转换为固定长度的上下文向量。...它使用循环神经网络（RNN）或其变体（如LSTM、GRU）来实现这一转换过程。在编码过程中，编码器逐个读取输入序列中的元素，并更新其内部隐藏状态。...特征提取：将得到的词向量作为输入，传入Encoder中的特征提取器（Feature Extractor）。特征提取器使用RNN系列的模型（RNN、LSTM、GRU），这里代称为RNNs。

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【NLP】 NLP中应用最广泛的特征抽取模型-LSTM

本篇介绍在NLP中应用最为广泛的特征抽取模型LSTM。详细介绍LSTM提出的由来及其模型结构，并由此分析了LSTM能够解决RNN不能够对长序列进行处理和训练的原因。...因此两位大神针对这个问题，设计新的模型结构，下面介绍LSTM的模型结构。 2 LSTM的结构现在网络上讲LSTM结构的文章，实在是太多了，小Dream哥本来是不想再讲的。...总结上文详细讲述了LSTM提出的由来，大致介绍了其模型结构，由此分析了其能够解决RNN无法训练的问题。最后，介绍了LSTM的局限性。...LSTM是一个应用广泛的模型，但随着Attention机制的提出，transfomer开始作为一种更为强大的特征抽取模型，开始横扫各大NLP任务的榜单。...不出意外，transformer将会取代RNN及其衍生(LSTM GRU)模型，成为NLP中，最受欢迎、最为强大的特征抽取模型。

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图解神经机器翻译中的注意力机制

如果句子非常长，它可能已经忘记了前文的内容。这是一个简单的 seq2seq 模型。下文即将介绍 seq2seq+attention 模型的注意层计算步骤。以下是该模型的直观原理。...注意力示例在上一节中我们已经了解了 seq2seq 和 seq2seq +attention 架构。在接下来的小节中，我们将研究另外 3 个基于 seq2seq 的注意力 NMT 架构。...编码器与解码器均为 2 层 LSTM。在 WMT'15 英语-德语数据集中，该模型获得了 25.9 的 BLEU 值。...编码器由 8 个 LSTM 组成，其中第一个是双向的（其输出是级联的），连续层（从第 3 层开始）的输出之间存在残差连接。解码器是 8 个单向 LSTM 的独立堆栈。...总结本文介绍了以下架构： seq2seq seq2seq + 注意力带双向编码器的 seq2seq + 注意力带两层堆叠编码器的 seq2seq + 注意力 GNMT：带 8 个堆叠编码器（+双向

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论文荐读 | NLP之Attention从入门到精通

在seq2seq模型中，源序列的所有信息都解码到最后一个时刻的隐含层，造成了信息瓶颈。在加入attention机制之后，decoder部分利用了encoder部分的所有输入信息（加权求和）。...得到相当多的实验性靠谱结论，1）数据预处理很重要。2）嵌入空间的维数并非越大越好，在作者的实验中2048维的总体效果最好。2）LSTM的效果好于GRU。...3）seq2seq模型中，encoder的深度多于2层不见得有好处，太深的话反而会使训练发散。4）双向LSTM好于单向LSTM。...对于长文本的总结任务，一般的seq2seq模型经常出现重复和不一致的词组。...对文本总结任务的seq2seq模型，本文的亮点作者在attention机制的基础上又使用了coverage机制，以解决相同词组重复出现问题。

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技术 | 动图详解：Google翻译背后的机器学习算法与神经网络模型

LSTM模型是一种特殊的循环神经网络 (RNN)，能够捕捉和学习到长序列中的相关性。所有的RNN模型都是由相同的模型重复链式地组成的。...被展开的循环神经网络模型 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 因此，LSTM模型中数据是在模块和模块之间传输的。...原文地址： http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 双向RNN模型接下来介绍双向循环神经网络模型 (BRNN)。...Seq2Seq (Sequence to Sequence) 模型现在我们来看看seq2seq模型，基础的seq2seq模型由两个RNN模型组成：一个用于对输入序列进行编码，一个用于对输出序列进行解码...谷歌翻译算法这个很棒的算法是谷歌的工程师在2016年底时提出的，采用了seq2seq模型框架(就是上面提及的那样)。

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深度学习在自然语言处理中的应用及其优化策略

一、深度学习在NLP的基本应用1. 序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）模型在机器翻译任务中，Seq2Seq模型是一种基础而有效的框架。...双向长短期记忆网络（Bidirectional LSTM, Bi-LSTM）在文本分类任务中，Bi-LSTM能够捕获上下文信息的双向依赖性。...注意力机制（Attention Mechanism）在深度学习领域，特别是在处理序列到序列（Seq2Seq）问题时，为了克服模型对长序列信息处理能力的局限性，并增强模型对输入序列关键部分的理解和关注程度...该机制允许模型在解码阶段根据当前的解码状态动态地对源序列的不同位置给予不同程度的关注。具体而言，在一个使用注意力机制的Seq2Seq模型中，首先会计算出注意力权重。...在实际应用中，模型集成的策略可能会更复杂，包括但不限于加权平均、Stacking等方法。

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教程 | 如何判断LSTM模型中的过拟合与欠拟合

在本教程中，你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上的拟合度。完成教程之后，你将了解：如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。如何判别一个欠拟合、较好拟合和过拟合的模型。...Keras 中的训练历史你可以通过回顾模型的性能随时间的变化来更多地了解模型行为。 LSTM 模型通过调用 fit() 函数进行训练。...诊断图 LSTM 模型的训练历史可用于诊断模型行为。...在这个案例中，模型性能可能随着训练 epoch 的增加而有所改善。 ? 欠拟合模型的诊断图另外，如果模型在训练集上的性能比验证集上的性能好，并且模型性能曲线已经平稳了，那么这个模型也可能欠拟合。...在这个案例中，模型的性能也许会随着模型的容量增加而得到改善，例如隐藏层中记忆单元的数目或者隐藏层的数目增加。 ? 欠拟合模型的状态诊断线图 4.

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TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇总（23）

第二步：为TF新手准备的各个类型的案例、模型和数据集初步了解：TFLearn TensorFlow 接下来的示例来自TFLearn，这是一个为 TensorFlow 提供了简化的接口的库。...在一个新任务上微调一个预训练的模型 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/finetuning.py 使用 HDF5....py 网络中的网络。...双向 RNN（LSTM），将一个双向 LSTM 应用到 IMDB 情感数据集分类任务： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/.../tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/lstm_generator_shakespeare.py Seq2seq，seq2seq 循环网络的教学示例： https

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贼好理解，这个项目教你如何用百行代码搞定各类NLP模型

因此精简后的代码非常适合学习，我们不需要从复杂的大型模型实践中抽丝剥茧地找出核心部分，只要懂一点深度学习框架的入门者就能很容易理清整个模型的实现过程。...的模型 Transformer - 翻译 BERT - 分类是否是下一句和预测 Mask 掉的词模型示例在这一部分中，我们将以带注意力机制的 Bi-LSTM 与 Transformer 为例分别介绍...基于注意力机制的双向 LSTM 作者用不到 90 行代码简单介绍了如何用双向 LSTM 与注意力机制构建情感分析模型，即使使用 TensorFlow 这种静态计算图，Tae Hwan Jung 借助高级...总的而言，模型先利用双向 LSTM 抽取输入词嵌入序列的特征，再使用注意力机制选择不同时间步上比较重要的信息，最后用这些信息判断输入句子的情感倾向。...如下所示，模型主要根据前面双向 LSTM 输出的结果（output）与最终隐藏状态之间的余弦相似性计算怎样为输出结果 output 加权，加权得到的上下文向量 context 可进一步用于计算最终的预测结果

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双向LSTM-CRF模型用于序列标注

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