然而，我们不使用原 skip-thought 模型中的编码器 - 解码器架构，而是使用一种只有编码器的模型，并通过共享编码器来推进预测任务。...成对语义相似性比较，结果为 TensorFlow Hub 通用句子编码器模型的输出。...正如文中所说，通用句子编码器模型的一个变体使用了深度平均网络（DAN）编码器，而另一个变体使用了更加复杂的自注意力网络架构 Transformer。 ?...新模型 除了上述的通用句子编码器模型之外，我们还在 TensorFlow Hub 上共享了两个新模型：大型通用句型编码器通和精简版通用句型编码器。...在实现这些目标的过程中，很有可能会产生出真正的「通用」编码器。
这种神经网络中的输入是未标记的，这意味着网络能够在没有监督的情况下进行学习。更准确地说，输入由网络编码，仅关注最关键的特征。这是自动编码器因降维而流行的原因之一。...实际上，自动编码器是一组约束，迫使网络学习表示数据的新方法，而不仅仅是复制输出。 典型的自动编码器定义有输入，内部表示和输出（输入的近似值）。学习发生在附加到内部表示的层中。...想象一下，你用一个男人的形象训练一个网络; 这样的网络可以产生新的面孔。 使用TensorFlow构建自动编码器 在本教程中，您将学习如何构建堆叠自动编码器以重建图像。 ...在构建模型之前，让我们使用Tensorflow的数据集估算器来提供网络。 您将使用TensorFlow估算器构建数据集。...也就是说，模型将看到100倍的图像到优化的权重。 您已熟悉在Tensorflow中训练模型的代码。稍有不同的是在运行培训之前管道数据。通过这种方式，模型训练更快。
TensorFlow.js简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。...TensorFlow的数据流运作模型如下图： TensorFlow.js 是一个开源的用于开发机器学习项目的 WebGL-accelerated javascript 库。...TensorFlow.js使用 1，创建神经网络 TensorFlow.js 给我们提供了一个简单的办法来创建神经网络。...有很多模型都可以在 TensorFlow.js 中使用，而且，你可以使用 TensorFlow 或 Keras 创建模型，然后导入到 TensorFlow.js。...TensorFlow.js 借助了 WebGL 的接口来加速训练，但即使这样它也比 TensorFlow Python 版本要慢 1.5-2 倍。
然而，我们采用了一个只有编码器的结构来代替原来的 skip 思想中编码器-解码器的结构，我们的结构通过一个共享的编码器来驱动预测任务。...通过 TensorFlow Hub 上的通用句子编码器的输出进行句对语义相似度比较。 正如我们在这篇论文中所表述的，一个版本的通用句子编码器模型使用了深度均值网络（ DAN ）编码器。...而第二个版本则使用了一个更为复杂的自主网络结构——转换器。 ? 正如《通用句子编码器》论文中所表述的多任务训练，各种任务以及任务结构通过共享编码器层/参数而结合（如上图中灰色框）。...新模型 除了上述的通用句子编码器模型之外，我们还在 TensorFlow Hub 上共享了两个新模型：大型通用句子编码器以及精简版通用句子编码器。...大型通用句子编码器使用我们第二篇论文中介绍的转换器编码器进行训练。 它针对需要高精度语义表示的场景以及以牺牲速度和大小为代价获取最佳性能的模型。
通用句子编码器 在“通用句子编码器”中，我们引入了一种模型，通过添加更多任务来扩展上述多任务训练，并基于skip-thought-like model对给定的文本选择的句子进行预测。...然而，我们不是使用原始skip-thought-like model中的解码器架构，而是通过共享编码器的方式利用纯编码架构来驱动预测任务。...正如我们的论文中所描述的，通用句子编码器模型的一个版本使用深度平均网络（DAN）编码器，而第二个版本使用更复杂的自助网络架构Transformer。 ? 如通用句子编码器中所述的多任务训练。...新的模型 除了通用句子编码器模型，我们也在TensorFlow Hub共享两个新的模型：Universal Sentence Encoder – Large和Universal Sentence Encoder...为了实现这些任务，可能会出现真正通用的编码器。
【新智元导读】谷歌今天开源一个句子编码器模型 Skip-Thoughts，在 TensorFlow 上实现，学习将输入的句子编码成固定维度的向量表示，可以用于语义相关性，释义检测，句子情绪分类等任务。...Skip-Thoughts 模型概要 Skip-Thoughts 模型是一个句子编码器。...Skip-Thought 模型是 NIPS 2015论文 Skip-Thought Vectors 中描述的模型的一个 TensorFlow 实现，学习对句子的语义属性进行编码。...摘要： 我们描述了一种通用、分布式句子编码器的无监督学习方法。使用从书籍中提取的连续文本，我们训练了一个编码器-解码器模型，试图重建编码段落周围的句子。...最终的结果是一个非专门设计的编码器，能够生成高度通用性的句子表示，在实践中表现良好。 编码句子示例 该示例的句子来自电影评论数据集（Movie Review Data）。 ? 输出： ?
通用句子编码器 在“通用句子编码器（Universal Sentence Encoder）”中，我们引入了一个模型，它对上面描述的多任务训练进行了扩展，并增加了更多的任务，并使用一个类似于skip-thought...正如我们的论文中所描述的，通用句子编码器模型的一个版本使用了一个深度平均网络（DAN）编码器，而第二个版本使用了更复杂的自我参与的网络架构：变压器（Transformer）。...新模型 除了上面描述的通用句子编码器模型之外，我们还在TensorFlow Hub上共享两个新模型：通用句子编码器-large版（Universal Sentence Encoder - Large）...和通用句子编码器-Lite版（Universal Sentence Encoder - Lite）。...在完成这些任务的过程中，有可能制造出真正“通用”的编码器。
InferSent，MILA / MSR的通用句子表示和Google的通用句子编码器。...去年在ICLR上发表了一个简单但有效的句子嵌入基线：使用你选择的热门词语嵌入，在线性加权组合中对一个句子进行编码，并执行一个通用组件移除（移除它们的第一主成分上的向量）。...让我们简要的看一下MILA / MSR的通用句子表示和Google的通用句子编码器。...Google的通用句子编码器，于2018年初发布，采用相同的方法。他们的编码器使用一个转换网络，该网络经过各种数据源和各种任务的训练，目的是动态地适应各种自然语言理解任务。...一个预训练的版本已经提供给了TensorFlow。
通用词/句子嵌入的最新趋势。 在这篇文章中，我们描述了用上图中黑体字的模型。...，InferSent，MILA/ MSR 的通用句子表示和 Google 的通用句子编码器。...Conneau等人的「自然语言推理数据中通用句子表示的监督学习」 除了通常的寻找最佳神经网络模型的探索之外，InferSent 的成功还提出了以下问题: 什么样的监督训练任务能获得更好泛化到下游任务中的句子嵌入...最近几个关于多任务学习的提议于2018年初发布。让我们简要的看一下 MILA / MSR 的通用句子表示和Google 的通用句子编码器。...Google 的通用句子编码器（https://arxiv.org/abs/1803.11175），于2018年初发布，采用相同的方法。
有了这个框架，你可以在研究过程中轻松地建立实验过程来验证你自己的想法。...用户可以使用 Trainer 中定义的指标，以分布式的方式来评估大量数据的模型。此外，根据不同的数据计算指标，用户还可以将结果在 Juputer Notebooks 中进行可视化。...此外，graphPine 还提供跨深度学习框架模型的通用API，开箱即用的部署解决方案和强大的性能。...ONNX Model Zoo 这是一个通用的深度学习预训练模型集。...NLP.js NLP.js 是一个基于 Node.js 的自然语言处理工具包。目前，它能够支持一系列的自然语言处理任务，包括单词分割，词干提取，句子分析，命名实体识别，文本分类和文本生成等任务。
tf-seq2seq 是一个用于 TensorFlow 的通用编码器-解码器框架（encoder-decoder framework），其可用于机器翻译、文本摘要、会话建模、图像描述等任务。...： 通用性：我们最初是为机器翻译而开发了此框架，但之后也将其应用到很多不同类型的任务中，包括摘要、会话建模和图像描述。...而一个基于卷积神经网络的编码器则可以以一张图像为输入，并生成包含了该图像的更高级特征的新内容。其中的思想是：由编码器所产生的表征可被解码器用来生成新数据，比如另一种语言的句子和图像的描述。...比如，一个循环神经网络解码器可以学习生成一个编码句子的另一种语言的表示。...我们尚未在该框架中复制 GNMT 架构，但我们欢迎这个方向的贡献：https://google.github.io/seq2seq/contributing/ 相关框架 以下框架在功能上与 tf-seq2seq
通过JS文件和路径创建webworker带来的问题 Webworker，我其实一直觉得用法比较生硬，因为似乎需要创建额外的JS文件才能运行，就像下面这样 var worker =new Worker('...也就是，这时候的webWorker是“静态”的，是需要额外JS文件的，是受约束的。 四次转换，将一个普通函数强行变成WebWorker 但是 @simon3000 的建议让我眼前一亮！...用Promise和闭包的方式去改造 我们再让它更通用一些，用Promise和闭包的方式去改造它，把runworker函数改造成一个makeworker函数 // 文件名为index.js function...第一，function.toString得到的并不是一个没有意义的字符串，它是完全可以被用来运行的 第二，通过这种方式，webworker不需要借助额外的JS文件了，webworker完全动态化和自由化...，你可以在主线程中创建任意个webworker!
人类是通读整个源句子，理解它的含义，然后进行翻译。神经机器翻译（NMT）模拟了这样的过程！ ? 图1：编码器-解码器架构，NMT的一个通用方法的示例。...编码器将源句子转换成一个“meaning”向量，这个向量通过解码器传递，产生翻译结果。...具体来说，NMT 系统首先使用编码器读取源语句来构建“meaning”向量，即表示句子意义的一个数字序列; 然后，解码器处理句子向量以输出翻译结果，如图1所示。...编码器 一旦被检索到，那么嵌入词汇就作为输入被喂入主网络中，该主网络由两个多层RNN组成——用于源语言的编码器和用于目标语言的解码器。...图4：注意力机制可视化：源和目标句子之间的比对的例子。图像来自论文 Bahdanau et al.，2015。 在简单的 seq2seq 模型中，开始解码时，我们将最后的源状态从编码器传递到解码器。
）；以及最先进的模型：ELMo、Skip-Thoughts、Quick-Thoughts、InferSent、MILA 研究组和微软研究院提出的通用句子表征，以及谷歌的通用句子编码器。...、Quick-Thoughts、InferSent、MILA 研究组和微软研究院提出的通用句子表征，以及谷歌的通用句子编码器。...该模型由一个基于循环神经网络的编码器—解码器结构组成，研究者通过训练这个模型从当前句子中重构周围的句子。...在 2018 年初，研究人员发布了一系列最新的多任务学习的方案。让我们快速的浏览一下 MILA 和微软研究院提出的「通用目的句子表征」和谷歌的「通用句子编码器」。...他们的编码器使用一个在各种各样的数据源和各种各样的任务上训练的转换网络，旨在动态地适应各类自然语言理解任务。该模型的一个预训练好的版本可以在 TensorFlow 获得。
在这项工作中，作者提出了X-modaler——一个通用和高性能的代码库，它将SOTA的跨模态任务流程封装到几个通用阶段 。...尽管许多现有的视觉到语言工作已经发布了开源实现，但源代码是在不同的深度学习平台(如Caffe、TensorFlow和PyTorch)中实现的，其中大多数不是以统一的方式构建的。...X-Linear attention模块 建模了空间和通道双线性注意力的高阶交互。 3.4 Decoder 解码器阶段的目标是在每个时间步中基于编码器得到的中间状态，来解码生成每个单词。...； 2）beam search ：一种启发式搜索算法，在每个解码时间步中维护一个包含几个最有可能的句子的beam。...5 总结 在本文中，作者提出了一个用于跨模态分析的通用的和高性能的代码库X-modaler。这个代码库统一了SOTA的视觉语言技术中的常用代码模块，这些模块以标准化和用户友好的方式组织起来。
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