Embedding和LSTM(5)

最新推荐文章于 2023-12-27 23:26:21 发布
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基于Embedding + LSTM + CNN进行二手车价格预测
优快云 精品推荐
12-22 3119
赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。数据集下载地址本项目尝试的模型是CNN-LSTM 模型，我们的CNN-LSTM 模型结合由初始的一维卷积层组成，这将接收经过嵌入以及连续性特征作为输入。
经典的lstm(Embedding)的例子
nyist_yangguang的博客
05-17 1415
from torch.autograd import Variable as V import torch as t from torch import nn n, d, m = 3, 5, 7 embedding = nn.Embedding(n, d, max_norm=True) W = t.randn((m, d), requires_grad=True) idx = t.tensor([1, 2]) a = embedding.weight.clone() @ W.t() # w...
embedding、LSTM、seq2seq+attention的知识总结
weixin_40982849的博客
10-05 839
一、 embedding 1. input : [ seqlen , batchsize ] 2. output: [ seq_len, batchsize, embed_dim ] 二、 LSTM 输入： 1. input: [ seq_len, batch, input_size] 2. h0 : [ num_layers * num_directions,batch_size,hidden_size ] 输出： 1. out: [ seq_len, batch, num_directions
Tensorflow2.0之影评文本情感分类 (embedding + LSTM)
denglinwu的专栏
09-11 1079
%matplotlib inline import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import os import sys import time import sklearn import tensorflow as tf from tensorflow import keras print(tf.__version__) print(sys.versio
深度学习理论向应用的过渡课程【北京大学_TensorFlow2.0笔记】学习笔记（十二）——Embedding，LSTM，GRU
m0_58586235的博客
03-19 1322
Embedding，LSTM简介及如何实现股票预测，GRU简介及如何实现股票预测
【Embedding合集】使用LSTM模型实现对行为序列数据的Embeding
qq_41081716的博客
12-17 579
LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变种，能够有效地捕捉和建模序列数据中的长期依赖关系。LSTM模型具有记忆单元和门控机制，可以根据序列中的上下文信息自适应地存储和遗忘信息，从而更好地处理序列中的长期依赖。Embedding后的数据可用于计算用户行为序列的相似性，对付费、流失等行为进行精准预测。【Embedding合集】使用LSTM模型实现对行为序列数据的Embeding¶。使用LSTM模型实现对不定长的序列数据的Embedding。
RNN（embedding编码、LSTM、GRU）
799喵的博客
07-31 714
三个门限：它们都是当前时刻的输入特征 xt 和上一时刻的短期记忆的 ht-1 的函数。wi，wo ，wf 是待训练参数矩阵，bi，bo，bf 是待训练参数矩阵。它们都经过sigmoid激活函数使门限的范围在0-1之间。细胞态表示长期记忆，等于上个时刻的长期记忆 Ct-1 乘以遗忘门 + 当前时刻归纳出的新知识*输入门。（通俗讲：过去记忆留存下的知识+新知识）记忆体表示短期记忆，属于长期记忆的一部分。
基于PyTorch的Embedding和LSTM的自动写诗实验.zip
05-22
基于PyTorch的Embedding和LSTM的自动写诗实验LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的...
RNN变种-----Embedding、LSTM、GRU的介绍
m0_54180573的博客
12-27 1283
一般来说，NLP任务的基本流程包括以下方面：（1）文本预处理：文本清理、标准化、纠错、改写等。（2）Tokenzing：分字、分词、分子词等。（3）构造数据：将 Token转为模型需要的输入。（4）文本特征表征：将输入的数据转换为向量表征（One-Hot、TF-IDF、Embedding）。（5）结果输出：将向量表征转换为最终输出。对于自然语言因其输入是一段文本，在中文中也即一个个字或一个个词，而行业内把这个字或词叫Token。如果要使用模型，拿到一段文本的第一件事就是把他Token化。
NLP入门 - 基于Word Embedding + LSTM的古诗生成器
KGV093的博客
12-21 1530
一共实现三个功能： 1. 续写五言诗 2. 续写七言诗 3. 写五言藏头诗 之前用这个做Intro to Computer Science的期末项目折腾太久，不想赘述，内容介绍及实现方法可参考期末presentation的slides： https://docs.google.com/presentation/d/1DFy3VwAETeqK0QFsokeBpDwyVkMavOjpckQKpc6XPTI/edit#slide=id.gb037c6e317_2_312 训练数据来源： https:
Word Embedding/RNN/LSTM
weixin_34008933的博客
09-26 759
Word Embedding Word Embedding是一种词的向量表示，比如，对于这样的“A B A C B F G”的一个序列，也许我们最后能得到：A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5]，B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7]。 之所以希望把每个单词变成一个向量，目的还是为了方便计算，比如“求单词A的同义词”，就可以通过“求与单词A在cos距离下最相似的向量”来做到。 那么如何进行...
nn模块中的LSTM与Embedding
fly_Xiaoma的博客
03-05 2455
1.LSTM RNN和RNNcell层的区别在于前者能够处理整个序列，而后者一次只处理序列中一个时间点的数据，前者封装更完备易于使用，后者更具灵活性。RNN层可以通过组合调用RNNCell来实现。 例1：RNN import torch as t from torch.autograd import Variable as V import torch.nn as nn t.manual_...
【pytorch】关于Embedding和GRU、LSTM的使用详解
weixin_30776863的博客
03-24 711
1. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding，下面是关于Embedding的使用。 torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。 建立词向量层 embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size) 找到对应的词向量放进网络：词向量的输入应该是什么样子 实际上，上面通过随机...
【LSTM+embeddingbag】进行文本分类完整代码~
weixin_50906723的博客
10-29 733
LSTM+embeddingbag - 文本分类
LSTM初探
Treasure_Z的博客
04-11 2349
利用LSTM实现简单的情感分类任务。 Keras是一个高度模块化的神经网络第三方库，利用它可以十分便利地搭建LSTM神经网络。 在使用LSTM进行情感分类之前，我们首先需要将文本转特征。一般有两种方式，bag of words和word embedding。bag of words指的是对于一个文本，不考虑词序、语法和句法，仅仅将它看作一组词汇的集合。word embedding则是先根据训练文
tensorflow 坑点 Embedding+LSTM
weixin_34072159的博客
04-23 523
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
pytorch如何使用torchtext初始化LSTM的embedding层？如何用各种预训练模型初始化embedding层？
学习笔记
04-25 2031
目录pytorch如何使用torchtext初始化LSTM的embedding层？如何用各种预训练模型初始化embedding层？ pytorch如何使用torchtext初始化LSTM的embedding层？ 由于我开始使用的是torchtext这个预处理的工具，使得建立词典，初始化embedding变得非常方便，一般下面几行就可以搞定调用预训练glove词向量模型初始化embedding。 vectors = Vectors(name='./vector/glove.6B.50d.txt') # 存
基于tensorflow的LSTM简单实践
weixin_55396449的博客
11-13 148
【代码】基于tensorflow的LSTM简单实践。
国内镜像下载from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
最新发布
04-09
<think>嗯，用户想用国内镜像下载Keras相关的模型构建代码，特别是涉及到Sequential、Embedding、LSTM和Dense这些层。首先，我需要回想一下国内常用的镜像源，比如清华、阿里云、中科大这些。用户可能在使用pip安装时遇到速度慢或者无法访问的问题，所以需要替换镜像源。 接下来，用户可能需要具体的代码示例来构建模型。比如，如何用Keras的Sequential模型，加入Embedding层，再堆叠多个LSTM层，最后接Dense层。这时候要检查引用中的内容，比如引用[2]中的代码结构是否正确，确保Embedding层的输入输出形状正确，LSTM层的参数设置是否合理。另外，用户可能关心如何设置return_sequences参数，特别是在多层LSTM的情况下，前面的LSTM层需要返回序列以供下一层处理。 然后，用户可能还需要数据预处理的相关步骤，比如文本的编码和填充。这时候引用[3]中的pad_sequences和one_hot函数可能会有用，需要提醒用户注意文本到序列的转换，以及填充长度的一致性。 另外，用户提到的国内镜像可能不仅指PyPI的镜像，还可能包括数据集下载的镜像。例如，Keras内置的数据集如IMDB可能需要通过替换URL来加速下载，这时候需要参考国内镜像的设置方法，比如修改~/.keras/keras.json文件中的路径。 最后，需要确保提供的代码示例正确无误，并且符合用户的需求。比如，展示一个完整的模型构建流程，从安装到导入库，再到数据预处理和模型定义。同时，提醒用户注意层之间的参数传递，比如Embedding层的输入维度、LSTM层的单元数等，避免维度不匹配的错误。 可能还需要考虑用户的环境问题，比如TensorFlow和Keras的版本兼容性，是否需要特定版本的库才能正常运行代码。此外，用户可能会在训练过程中遇到问题，比如内存不足或者计算资源不够，这时候可以建议使用更简单的模型结构或者减少批量大小。 总之，需要分步骤解答用户的问题，首先解决镜像源的设置，然后提供代码示例，接着解释代码的关键部分，最后给出相关问题的建议，确保用户能够顺利下载依赖并构建模型。</think>### 国内镜像下载与Keras模型构建指南 #### 1. 国内镜像配置 若需通过国内镜像安装Keras及相关依赖，可使用以下方法： ```bash # 使用清华镜像安装TensorFlow/Keras pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow keras ``` 对于数据集下载加速，可在代码中添加镜像路径： ```python import os os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow' os.environ['TF_KERAS'] = '1' os.environ['REPO_DIR'] = 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/keras' # 数据集镜像路径 ``` #### 2. 模型构建示例代码 以下是一个包含Embedding、LSTM、Dense层的完整模型： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense model = Sequential([ # 词汇量10000，输出维度128，输入长度200[^2][^4] Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=200), # 堆叠两层LSTM，首层需返回序列[^2] LSTM(128, return_sequences=True), LSTM(64), # 全连接层输出分类 Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() ``` #### 3. 关键组件说明 1. **Embedding层** 输入形状为$(batch\_size, input\_length)$，输出三维张量$(batch\_size, input\_length, output\_dim)$[^2]。例如词汇量$V=10000$时，参数数量为$10000 \times 128$。 2. **LSTM堆叠** 当堆叠多层LSTM时，前序层需设置`return_sequences=True`以保持时间步维度[^2]。例如： $$h_t = \text{LSTM}(x_t, h_{t-1})$$ 3. **数据预处理** 文本需转换为数值序列： ```python from tensorflow.keras.preprocessing import sequence texts = [...] # 原始文本列表 encoded = [one_hot(text, 10000) for text in texts] # 词汇量10000[^3] padded = sequence.pad_sequences(encoded, maxlen=200) # 统一长度 ```
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