1. 程式人生 > >迴圈神經網路RNN在自然語言處理領域的應用

迴圈神經網路RNN在自然語言處理領域的應用

之前看的論文都是基於CNN在NLP上的應用,但其實深度學習與NLP結合的領域中應用最廣的應該是RNN,因為文字可以直觀地被表示為輸入序列,方便的被RNN處理,捕獲其Long-Term依賴等資訊,而且實際應用中也取得了很好的效果。之前雖然主要研究CNN,但同時也看了很多關於RNN、LSTM、GRU等模型原理的介紹,使用方法,也讀過一些程式碼。本篇部落格作為RNN與NLP領域開啟的第一篇,主要介紹一下之前看過的一些部落格、程式碼等資源的連結,方便想要了解這個領域的同學們入門學習,可能羅列的也不是很全面只是自己感覺比較好的資源而已。

部落格

部落格的話主要看了兩個比較知名博主寫的博文,國內也有很多研究者對其進行了翻譯,寫的博文質量很高,強烈建議大家進行研讀。

程式碼、專案 、論文(持續更新)

相關推薦

專注機器學習、深度學習、神經網路自然語言處理、演算法、Python體系、分散式爬蟲等

深度整理AI學習資料,長期更新 機器學習實戰 中文文字版,帶完整書籤,能複製文字出來。還有英文版,中文掃描版,原始碼,讀書筆記等,非常全面; 機器學習-實用案例解析,中英文版,帶完整

迴圈神經網路RNN自然語言處理領域應用

之前看的論文都是基於CNN在NLP上的應用,但其實深度學習與NLP結合的領域中應用最廣的應該是RNN,因為文字可以直觀地被表示為輸入序列,方便的被RNN處理,捕獲其Long-Term依賴等資訊,而且實際應用中也取得了很好的效果。之前雖然主要研究CNN,但同時也看

帶你深入AI(5)- 自然語言處理領域RNN LSTM GRU

系列文章,請多關注 Tensorflow原始碼解析1 – 核心架構和原始碼結構 自然語言處理1 – 分詞 帶你深入AI(1) - 深度學習模型訓練痛點及解決方法 帶你深入AI(2)- 深度學習啟用函式,準確率,優化方法等總結 帶你深入AI(3)- 物體分類領域:AlexNet VGG I

TensorFlow從入門到理解(四):你的第一個迴圈神經網路RNN(分類例子)

執行程式碼: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # set random seed for comparing the two result calculations

TensorFlow從入門到理解(五):你的第一個迴圈神經網路RNN(迴歸例子)

執行程式碼: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTP

自然語言處理領域重要論文&資源全索引

自然語言處理(NLP)是人工智慧研究中極具挑戰的一個分支。隨著深度學習等技術的引入,NLP 領域正在以前所未有的速度向前發展。但對於初學者來說,這一領域目前有哪些研究和資源是必讀的?最近,Kyubyong Park 為我們整理了一份完整列表。 GitHub 專案連結:https:/

cs231 迴圈神經網路RNN (計算圖)

cs231 迴圈神經網路RNN (計算圖) from __future__ import print_function, division from builtins import range import numpy as np """

序列模型(2)-----迴圈神經網路RNN

一、RNN的作用: RNN可解決的問題: 訓練樣本輸入是連續的序列,且序列的長短不一,比如基於時間的序列:一段段連續的語音,一段段連續的手寫文字。這些序列比較長,且長度不一,比較難直接的拆分成一個個獨立的樣本來通過DNN/CNN進行訓練。 二、RNN模型:   上圖中左邊是RNN模型沒

莫煩python|Tensorflow筆記--什麼是迴圈神經網路RNN

我們在想象現在有一組資料序列,Data0,Data1,Data2,Data3,預測Results0的時候基於Data0,同意在預測其他結果的時候也是基於其他的數字。每次使用的神經網路都是同一個NN。如果這些資料是有關聯順序的,那麼就要遵從它們之間的順序,否則就串位了。但是

深度學習---迴圈神經網路RNN詳解(LSTM)

上一節我們詳細講解了RNN的其中一個學習演算法即BPTT,這個演算法是基於BP的,只是和BP不同的是在反向傳播時,BPTT的需要追溯上一個時間的權值更新,如下圖,當前時刻是s(t),但是反向傳播時,他需要追溯到上一個時間狀態即s(t-1),s(t-2),....直到剛開始的那個時間,但是根據BP

深度學習 --- 迴圈神經網路RNN詳解(BPTT)

今天開始深度學習的最後一個重量級的神經網路即RNN,這個網路在自然語言處理中用處很大,因此需要掌握它,同時本人打算在深度學習總結完成以後就開始自然語言處理的總結,至於強化學習呢,目前不打算總結了,因為我需要實戰已經總結完成的演算法,尤其是深度學習和自然語言的處理的實戰,所以大方向就這樣計劃。下面

迴圈神經網路(RNN)模型與前向反向傳播演算法

    在前面我們講到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向傳播演算法,這些演算法都是前向反饋的,模型的輸出和模型本身沒有關聯關係。今天我們就討論另一類輸出和模型間有反饋的神經網路:迴圈神經網路(Recurrent Neural Networks ,以下簡稱RNN),它廣泛的用於自然語言處理中的語音

自然語言處理領域,哪些企業的發展遙遙領先?(附報告)

後臺回覆關鍵詞“NLP”下載研究報告(含人才分佈圖)目錄第 1 章 自然語言處理概念篇第 2 章

TensorFlow練手專案一:使用迴圈神經網路(RNN)實現影評情感分類

使用迴圈神經網路(RNN)實現影評情感分類 作為對迴圈神經網路的實踐,我用迴圈神經網路做了個影評情感的分類,即判斷影評的感情色彩是正面的,還是負面的。 選擇使用RNN來做情感分類,主要是因為影評是一段文字,是序列的,而RNN對序列的支援比較好,能夠“記憶”前

深度學習筆記-卷積神經網路CNN與迴圈神經網路RNN有什麼區別?

CNN與RNN本質的不同就是所基於的假設不同,由於核心假設的不同,導致實現方式的差異。 CNN 首先理解什麼叫做卷積,或者說為什麼要翻譯為卷積神經網路。 卷積的定義:https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%B7%E7%A7%AF/94110

TensorFlow練手專案二:基於迴圈神經網路(RNN)的古詩生成器

基於迴圈神經網路(RNN)的古詩生成器 之前在手機百度上看到有個“為你寫詩”功能,能夠隨機生成古詩,當時感覺很酷炫= = 在學習了深度學習後,瞭解了一下原理,打算自己做個實現練練手,於是,就有了這個專案。文中如有瑕疵紕漏之處,還請路過的諸位大佬不

深度學習與自然語言處理(三)——深度學習運用到自然語言處理領域的成功案例

目錄 1.全連線前饋神經網路(MLP)的應用 大部分情況下,全連線前饋神經網路(MLP)能被用來替代線性學習器。這包括二分類或多分類問題,以及更復雜的結構化預測問題。網路的非線性以及易於整合預訓練詞嵌入的能力經常帶來更高的分類精度。一系列工作通過簡單地將句

PyTorch基礎入門七:PyTorch搭建迴圈神經網路(RNN)

1)任務介紹 今天,我們通過PyTorch搭建一個用於處理序列的RNN。 當我們以sin值作為輸入,其對應的cos作為輸出的時候,你會發現,即使輸入值sin相同,其輸出結果也可以是不同的,這樣的話,以前學過的FC, CNN就難以處理,因為你的輸出結果不僅僅依賴於輸出,

GitHub專案:自然語言處理領域的相關乾貨整理

自然語言處理(NLP)是電腦科學,人工智慧,語言學關注計算機和人類(自然)語言之間的相互作用的領域。本文作者為NLP初學者整理了一份龐大的自然語言處理領域的概覽。選取的參考文獻與資料都側重於最新的深度學習研究成果。這些資源能為想要深入鑽研一個NLP任務的人們提供一個良好的開端

迴圈神經網路RNN及其變種LSTM

首先說一句,對於理解RNN這個概念,上策是先從數學角度理解,然後再畫圖理解。在這個前提下,一切上來就放圖的書、論文、教程都是耍流氓。 迴圈神經網路是一種神經網路,那數學上神經網路是什麼?是函式。普通神經網路可以抽象成輸入層,隱層,輸出層。隱層不管內部有幾層,總