RNN Language Model 详解

最新推荐文章于 2024-03-06 18:03:08 发布

-Love-Coding-

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分类专栏：自然语言处理

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本文详细探讨了RNN（循环神经网络）在语言模型中的应用。通常，RNN将一句话错位作为输入，其工作原理是根据给定的上下文对单词序列进行概率分布预测。理解这一模型有助于我们更好地掌握自然语言处理中的序列建模。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

通过阅读 github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/rnn/ptb

在ptb_word_lm.py文件，看到最终模型输入存在class PTBInput里，
进而追踪到reader.py文件的ptb_producer方法最后明显就是一句话错位作为RNN的输入

 x = tf.strided_slice(data, [0, i * num_steps],
                         [batch_size, (i + 1) * num_steps])

y = tf.strided_slice(data, [0, i * num_steps + 1],
                         [batch_size, (i + 1) * num_steps + 1])

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自然语言处理之文本生成：RNN的训练过程详解

zhubeibei168的博客

05-24

1007

自动摘要技术可以用于新闻网站，为用户提供长篇文章的快速概览。例如，使用RNN和编码器-解码器架构，模型可以学习如何从输入文本中提取关键信息并生成简洁的摘要。RNN, 或循环神经网络，是一种专为处理序列数据设计的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有循环连接，允许信息在时间上流动。这种结构使得RNN能够记住先前的输入，从而在处理序列数据时，如文本、语音或时间序列，能够利用上下文信息。

[Python人工智能] 十九.Keras搭建循环神经网络分类案例及RNN原理详解

杨秀璋的专栏

02-23

9293

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识，并采用TensorFlow实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章，希望对您有所帮助！

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自然语言处理 - Language model和RNN

weixin_41332009的博客

02-24

549

本文翻译和精简自stanford cs224n lec 6. 1. Language Model 通俗的说，language model就是用来预测下一个出现的词的概率，即： P(x(t+1)∣x(t),x(t−1),...x(1))P(x^{(t+1)}|x^{(t)},x^{(t-1)},...x^{(1)})P(x(t+1)∣x(t),x(t−1),...x(1)) 1.1 统计学方法：n-gram language model 简化：一个词出现的概率只和它前面的n-1个词有关系，这就是"n-gram

language model and RNN

u010859324的博客

05-20

708

本文首先介绍基于n-gram的语言模型，然后引出RNN模型一、基于n-gram的语言模型语言模型：计算一个词汇序列出现的概率 (a language model computes a probability for a sequence of words: P(w_1, w_2,…, w_T) 语言模型的作用： 1. word ordering p(the cat is sm...

rnn_language_model

sinat_15355869的博客

07-18

223

import numpy as np def random_init(num_rows, num_cols): return np.random.rand(num_rows, num_cols)*0.01 def zero_init(num_rows, num_cols): return np.zeros((num_rows, num_cols)) class DataRe...

RNN模型

weixin_42318554的博客

01-29

1119

文章目录一、代码二、实现效果 #RNN模型一、代码 import torch import torch.nn as nn x_input = torch.randn(2,3,10) class RNN(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,batch_first=False): super(RNN,self).__init__() self.rnn_cell = nn.RNNCell(inp

基于Char-RNN Language Model进行文本生成（Tensorflow生成唐诗）

最新发布

极光喵的博客

03-06

4825

原因很简单，思考一个问题，如果输入模型的数据有且仅有“hello”这一个信息的时候，模型能输出“world”的可能性微乎其微，因为语言的特点是只有结合上下文信息才能做出准确的预测。模型会输出一个概率分布，表示各个词作为下一个词的概率。（3）Bi-RNN（Bidirectional Recurrent Neural Network）：Bi-RNN 是一种能够同时考虑过去和未来的信息的 RNN 变体模型，它由两个RNN模块组成，一个是正向RNN，另一个是反向RNN，最终输出是正向和反向RNN输出的拼接。

【BERT架构详解】：Transformer到Masked Language Model的转变

[【BERT架构详解】：Transformer到Masked Language Model的转变](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/3e71d6aa0183439690460752bf54b350.png) # 1. 从自然语言处理到Transformer模型自然语言处理（NLP）是计算机...

RNN语言模型中的在线表示学习Online Representation Learning in Recurrent Neural language models

GarfieldEr007的专栏

04-12

2300

ONLINE REPRESENTATION LEARNING IN RECURRENT NEURAL LANGUAGE MODELS In a basic neural language model, we optimise a fixed set of parameters based on a training corpus, and predictions on an unseen

RNN-model及相关编程例子

11-20

内含有经常使用的rnn-cell,lstm-cell, gru-cell以及双向传播层的相关API介绍，还有一个jupyter notebook记录了相关的编程代码实现

吴恩达RNN编程作业:Character level language model - Dinosaurus land

08-06

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SimpleRNN Model

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06-14

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one to one 模型 one to one 模型指输入是一个 vector ，对应的，输出是一个 vector 结果的模型，如逻辑回归模型，如预测房价，输入房屋面积，就可以得到一个预测的房价。全连接神经网络和卷积神经网络也是这种类型的模型。比如在对图片进行分类的时候，输入一张图片，输出一个概率值。这种模型有一定的局限性：它会将输入当作一个整体固定的输入大小固定的输出大小如何对时序数据建模？由于这些局限性，在时序类数据建模中不适用，比如人在读一篇文章的时候不是将一篇文章作为整体塞入大脑，

基于RNN的语言模型

qq_32172681的博客

05-08

536

https://blog.youkuaiyun.com/qq_33837704/article/details/79513049?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-38&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-38

RNN-LM（语言模型与RNN)-基于cs224n的最全总结

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07-08

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语言建模与循环神经网络（language Modeling and RNN）语言模型的实质就是预测下一个出现的词的概率给一段文本依次预测 N-gram model N-gram就是由n个连续单词组成的块核心思想：通过统计不同n-grams出现的概率，然后预测下一个词语。假设与定义：一个简单的条件概率模型：第n个单词是什么只取决于前面n-1个单词如何计算？通过对大型语料库的计数来计算概率 N-gram的几个典型问题：只考虑前面的N-1个单词，可能忽略很多有用的背景信息，例如学生打

深入了解RNN之序列模型

Apoil的博客

09-05

1116

本文仅仅简单介绍了序列模型所解决的实际问题，编码器到解码器框架，以及编码器和解码器的实现。

利用RNN构建语言模型

weixin_46217398的博客

03-01

940

利用RNN构建语言模型RNN输入输出定义参数定义RNN网络定义预测函数定义训练函数这里省略了文本数据和数据集构建。具体可以查看这里。（这个是之前我按照李沐老师的课写的） RNN输入输出输入为当前向量xxx（词），输出为预测向量yyy。隐藏状态设为hhh。其和上一个输入和上一个隐藏状态相关。RNN具体输入输出公式为： ht=ϕ(Wxhxt+Whhht−1+bh)yt=ϕ(Whyht+by)h_t = \phi( W_{xh}x_t+W_{hh}h_{t-1}+b_h)\\ y_t = \phi(W_{hy

【深度学习】RNN模型处理简单时间序列

哈哈

08-11

1890

将数据每12个分为一组，将前11个数据导入RNN模型，来预测第12个数据。目前，模型仅能大致拟合出数据变化趋势，精度略低。

RNN模型与NLP应用：Simple RNN模型-3

teletubbies的博客

10-14

1774

现在RNN没有以前流行，由于在自然语言处理问题上，RNN已经有点过时了，如果训练数据足够多，RNN训练效果不如Transformer，但是在小规模数据集上，RNN还是非常有用的。机器学习经常用语音、文本等一些时序数据，我们如何对时序数据进行建模？上一次我们把一段文字整体输入一个logistics regression【线性回归】模型，让模型来做二分类，这属于one to one，一个输入对应一个输出模型，全连接神经网络和卷积神经网络都属于one to one模型。