Word2Vec是一组用来产生词嵌入的模型,包括两种主要的模型:skip-gram和CBOW。
TypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type float32 that does not match type int32 of argument 'a'. loss = tf.reduce_mean( tf.nn.nce_loss(nce_weights, nce_biases, embed, train_labels, num_sampled, vocabulary_size)) 解决方案,修改 embed, train_
实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式。因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
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可以看到,它这里并没有传sampled_values,那么它的负样本是怎么得到的呢?继续看nce_loss的实现,可以看到里面处理sampled_values=None的代码如下:
猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型
摘要总结:本文研究了如何通过使用技术社区中的内容编辑人员来提高内容质量,并总结了相关的方法和实践。
选自adventuresinmachinelearning 机器之心编译 参与:李诗萌、刘晓坤 本文详细介绍了 word2vector 模型的模型架构,以及 TensorFlow 的实现过程,包括数据
One hot representation用来表示词向量非常简单,但是却有很多问题。最大的问题是我们的词汇表一般都非常大,比如达到百万级别,这样每个词都用百万维的向量来表示简直是内存的灾难。这样的向量其实除了一个位置是1,其余的位置全部都是0,表达的效率不高,能不能把词向量的维度变小呢?
TensorBoard中Word2Vec模型计算图表示如图,如果模型更复杂,计算图也越来越乱,我们可以使用name scope将相关的结点放到一个组里来方便运算图的理解。tf.name_scope使用如下:
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使用TensorFlow 2.0实现Word2Vec算法计算单词的向量表示,这个例子是使用一小部分维基百科文章来训练的。
GraphDB 最近刚刚升级到 8.7 版本,此次特别更新了矢量语义包,直接以插件形式整合到程序中。
无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念。无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的。 从典型的应用上说,监督学习比较多用在“分类”上,利用给定的数据,做出一个决策,这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种。各类识别、自动驾驶等都属于这一类。 无监督学习则是“聚类”,算法自行寻找输入数据集的规律,并把它们按照规律分别组合,同样特征的放到一个类群。像自然语言理解、推荐算法、数据画像等,都属于这类(实际实现中还是比较多用半监督学习,但最早概念的导入还是属于无监督学习)。 无监督学习的确是没有人工的标注,
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TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设
本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理。 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU。 下面是一些
在本章中,我们将介绍神经网络以及如何在 TensorFlow 中实现它们。大多数后续章节将基于神经网络,因此学习如何在 TensorFlow 中使用它们非常重要。在开始使用多层网络之前,我们将首先介绍神经网络的基本概念。在上一节中,我们将创建一个神经网络,学习如何玩井字棋。
word2vec是google 2013年提出的,从大规模语料中训练词向量的模型,在许多场景中都有应用,信息提取相似度计算等等。也是从word2vec开始,embedding在各个领域的应用开始流行,所以拿word2vec来作为开篇再合适不过了。本文希望可以较全面的给出Word2vec从模型结构概述,推导,训练,和基于tf.estimator实现的具体细节。完整代码戳这里https://github.com/DSXiangLi/Embedding
本文介绍了如何使用Tensorflow实现Word2Vec的Skip-Gram模型进行训练,并使用NCE Loss进行优化。同时,还介绍了如何使用Cosine Similarity计算文本相似度,并调用sklearn的TSNE模块进行降维。
在涉及有序数据序列的问题中,例如时间序列预测和自然语言处理,上下文对于预测输出非常有价值。可以通过摄取整个序列而不仅仅是最后一个数据点来确定这些问题的上下文。因此,先前的输出成为当前输入的一部分,并且当重复时,最后的输出结果是所有先前输入的结果以及最后一个输入。 循环神经网络(RNN)架构是用于处理涉及序列的机器学习问题的解决方案。
word2vec是google 2013年提出的,从大规模语料中训练词向量的模型,在许多场景中都有应用,信息提取相似度计算等等。也是从word2vec开始,embedding在各个领域的应用开始流行,所以拿word2vec来作为开篇再合适不过了。本文希望可以较全面的给出Word2vec从模型结构概述,推导,训练,和基于tf.estimator实现的具体细节。完整代码戳这里 https://github.com/DSXiangLi/Embedding
顾名思义,Word2Vec就是把单词转换成向量。它本质上是一种单词聚类的方法,是实现单词语义推测、句子情感分析等目的一种手段。
tf.sampled_softmax_loss()中调用了_compute_sampled_logits() 关于__compute_sampled_logits()
收集自RepDistiller中的蒸馏方法,尽可能简单解释蒸馏用到的策略,并提供了实现源码。
易得 l2_loss( t, name=None ) 等同于 output = sum(t ** 2) / 2
atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。
训练大概50epoch,这里仅仅展示20个,可以看到,验证准确率是在不断的上升的,后面的数据就不展示了,我也没训练完,有兴趣的可以接着跑将模型保存一下,有时间再接着训练
The preprocessing module implements common data preprocessing routines.
低头不是认输,是要看清自己的路;仰头不是骄傲,是要看见自己的天空。——科比·布莱恩特
tf.app.flags.DEFINE_integer()等函数是添加了命令行的可选参数
全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labels): dataset = dataset.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32) # Map 0 to [1.0, 0.0,
Evacloud 参考文献吴恩达deeplearningai课程课程笔记Udacity课程 """ 大多数情况下,您将能够使用高级功能,但有时您可能想要在较低的级别工作。例如,如果您想要实现一个新特性—一些新的内容,那么TensorFlow还没有包括它的高级实现, 比如LSTM中的批处理规范化——那么您可能需要知道一些事情。 这个版本的网络的几乎所有函数都使用tf.nn包进行编写,并且使用tf.nn.batch_normalization函数进行标准化操作 'fully_connected'函数的
参考书 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 两个计算交叉熵函数的区别:tf.nn.softmax_cross_entrypy_with_logits和tf.nn.sparse_softmax_cross_entrypy_with_logits #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @soft
全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程(http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_tf.html) Linear Model 加载lesson 1(https://github.com/ahangchen/GDLnotes/blob/master/note/lesson-1/practical.md)中的数据集将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding。 def reformat(datas
引言:基于前段时间我在CSDN上创作的文章“CylcleGAN人脸转卡通图”的不足,今天给大家分享一个更加完美的绘制卡通的项目“Learning to Cartoonize Using White-box Cartoon Representations”。
本文介绍了如何使用TensorFlow实现生成对抗网络(GANs),用于生成明星脸。首先,介绍了TensorFlow的基本概念,然后详细阐述了如何搭建一个GANs模型。接着,展示了如何训练模型以及使用GANs进行图像生成。最后,总结了本文的主要内容和实现步骤。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
pytorch封装性更好,成功率高由于pytorch中使用了归一化数据(tensorflow中没有添加相应的代码),所以成功率更高
谷歌的开源深度学习工具 --py 简介 验证码主要用于防刷,传统的验证码识别算法一般需要把验证码分割为单个字符,然后逐个识别,如果字符之间相互重叠,传统的算法就然并卵了,本文采用cnn对验证码进行整体识别。通过本文的学习,大家可以学到几点:1.captcha库生成验证码;2.如何将验证码识别问题转化为分类问题;3.可以训练自己的验证码识别模型。 安装 captcha 库 sudo pip install captcha 生成验证码训练数据 所有的模型训练,数据是王道,本文采用 captcha 库生成验证码,
知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系。知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务。
之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量,本节我们深入了解可训练的参数-变量
实验需要判断人脸是否戴了眼镜,所以参考网上的文章弄了个简单的CNN图片分类器来做戴眼镜与否的判定。
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双y轴曲线图例合并是一个棘手的操作,现以MNIST案例中loss/accuracy绘制曲线。
依次训练的方法主要有:Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有:Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路,主要方法有:Multi-task Learning for KG enhanced Recommendation (MKR)
上一篇: 身份证识别——生成身份证号和汉字 代码直接参考,验证码识别 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf 训练识别身份证数字(18个字符)图片 @author: 刘鹏 """ from genIDCard import * import numpy as np import tensorflow as tf #obj = gen_id_card() #image,text,vec = obj.gen_image() #图像大小
作者 | 李秋键、出品丨AI科技大本营 近几年来GAN图像生成应用越来越广泛,其中主要得益于GAN 在博弈下不断提高建模能力,最终实现以假乱真的图像生成。GAN 由两个神经网络组成,一个生成器和一个判别器组成,其中生成器试图产生欺骗判别器的真实样本,而判别器试图区分真实样本和生成样本。这种对抗博弈下使得生成器和判别器不断提高性能,在达到纳什平衡后生成器可以实现以假乱真的输出。 其中GAN 在图像生成应用最为突出,当然在计算机视觉中还有许多其他应用,如图像绘画,图像标注,物体检测和语义分割。在自然语言处理中应
Batch Normalization 会使你的参数搜索问题变得很容易,使神经网络对超参数的选择更加稳定,超参数的范围会更加庞大,工作效果也很好,也会使你的训练更加容易,甚至是深层网络。
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