nnlm代码解读链接

最新推荐文章于 2023-05-09 14:59:35 发布
最新推荐文章于 2023-05-09 14:59:35 发布
阅读量1.2k 收藏
点赞数
分类专栏： 机器学习 神经网络 C/C++ 深度学习 算法
http://blog.youkuaiyun.com/a635661820/article/details/44730507
NNLM神经网络语言模型简单实现词语预测（含python代码详解）
weixin_50706330的博客
11-08 2570
NNLM神经网络语言模型简单实现词语预测（含python代码详解）
pytorch NNLM 模型的简单实现（注释版）
haohulala的博客
06-22 786
我是跟着b站一个up主的博客学的代码，然后自己添加了一些注释 https://wmathor.com/index.php/archives/1442/ import torch import torch.nn as nn import torch.optim import torch.utils.data as Data dtype = torch.FloatTensor sentences = ['i like cat', 'i love coffee', 'i hate milk'] #将上面
NNLM初认识以及相关代码
weixin_42525656的博客
04-14 209
NNLM初学习 NNLM 在了解NNLM之前先了解一下词向量 词向量
神经网络语言模型(NNLM)
m0_46926492的博客
05-09 3885
Q矩阵相关参数Q矩阵:从one-hot编码生成新的词向量Q矩阵是参数，需要学习训练,刚开始用随机值初始化Q矩阵，当这个网络训练好之后，Q矩阵的内容被正确赋值，每一行代表一个单词对应的值参数含义QQQV∗mV*mV∗m的矩阵，模型参数VVV词典大小,词的个数,有几个词就有几行mmm新词向量的大小神经网络相关参数参数含义WWWword缩写，表示单词ttttarget缩写，表示目标词【标签词】nnn窗口大小，上下文的大小（即周围的单词有多少个）称为窗口大小CCC就是Q 矩阵。
语言模型(NNLM)
lq_fly_pig的博客
08-29 4759
本文主要是记录神经网络语言模型
文本特征提取_02：Word2Vec词嵌入矩阵
【人工智能】王小草的博客
01-20 1万+
王小草SparkML笔记笔记整理时间：2017年1月10日 笔记整理者：王小草今日计事： 除开上周五在家工作，2017年的工作日从3号开始今天第5次上班迟到，无论起多早每天都是会迟几分钟。第一次挤不上地铁，第二次地铁延误，第三次地铁卡刷不出去到服务台排队，第四次上错了终点站的列车，于是今天提早半小时出门，绕远路到起点站，带上了两张充满钱的地铁卡，上车前看准了对的终点站的车，而且还侥幸偶遇了一个空
一文盘点预训练神经语言模型
Paper weekly
08-01 1449
©PaperWeekly 原创 ·作者 | 西南交一枝花学校 | 西南交通大学CCIT实验室研究方向 | 命名实体识别本文是参考了现有的相关研究，加以作者的理解，如发现问题，望不吝赐教...
王小草【深度学习】笔记第五弹--自然语言处理的相关应用
【人工智能】王小草的博客
12-08 1712
标签（空格分隔）： 王小草深度学习笔记1. 自然语言处理（NLP）的常见任务先来看看在工业界对于自然语言处理的一些常见需求与任务。自动摘要 这个在搜索引擎中非常常用。指计算机能自动去阅读一篇文章然后取提取这篇文章的摘要。指代消解 比如“小明放学了，妈妈去接他”这句话中的“他”指代为“小明”。这个计算机本身并不知道，而我们希望计算机能自己去识别这些指代的对象。机器翻译 这个非常熟悉，比如中英文的
Word Embedding Papers | 经典再读之Word2Vec
Paper weekly
06-15 1299
关于作者：张正，坐标巴黎，上班NLP，下班词嵌入。都已经 2020 年了，还在介绍 word2vec？对。词嵌入（word embeddings）向前可以追溯到上世纪 50 年代（虽然那...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_30756499的博客
07-07 1万+
##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...
神经网络语言模型nnlm
06-30
包含windows,linux上的两个版本，供参考和大家一起学习讨论~
NNLM:非负线性模型（NNLM）和非负矩阵分解（NMF或NNMF）
05-07
神经网络 这是非负线性模型（NNLM）的软件包。 它实现了用于非负线性回归和非负矩阵分解（NMF或NNMF）的快速顺序坐标下降算法。 它支持均方误差和Kullback-Leibler发散损失。 还实现了许多其他功能，包括缺失值插补，领域知识集成，可设计的W和H矩阵以及多种形式的正则化。 安装 # get a release version from CRAN install.packages( ' NNLM ' ) # or a dev-version library( devtools ) install_github( ' linxihui/NNLM ' ) 为什么要使用另一个NMF软件包？ 简短的答案：现有的软件包对于较大的矩阵效率不高，并且缺少许多新颖的功能。 包装中的功能？ 就像您从NMF包中所期望的那样，进行模式提取。 多种类型的正则化。 可设计的矩阵分解以整合域/先
NNLM的训练数据(包括停词表和训练数据)
12-30
NNLM的训练数据(包括停词表和训练数据)
NNLM源码解读（Pytorch版本）
y1040468929的博客
07-27 459
NNLM源码解读（Pytorch版本）
神经网络语言模型NNLM理解(有可运行代码pytorch实现)
manzubaolong的博客
10-18 1326
传统语言模型有几个限制： 如果采用n元语法，无法解决长距离依赖问题。 词的稀疏性表示无法解决。 泛化性能差。 与传统的语言模型相比，神经网络语言模型可以自动的学习上下问的特征，缓解人工设计的需要，支持不同上下文泛化性能。 输入：k元语句(在代码上的实现是k个词向量的拼接) 输出：下一个词的概率分布 ...
Feedforward Neural Network Language Model NNLM c++核心代码实现
qq_44943639的博客
04-20 270
Feedforward Neural Network Language Model NNLM c++核心代码实现
(坑)神经网络语言模型NNLM模型
rosefun96的博客
01-26 1万+
参考： NNLM模型； licstar.net； 神经网络语言模型
由NPLM到Word2vec
Jaegerstar的专栏
04-04 3997
1、 log-linear模型 之所以讲log-linearmodel，是因为后面要介绍的NNLM，CBOW与skip-gram都用log-likelihood作为目标函数，log likelihood也被称为cross entropy。 其中 当log-linear模型用在语言模型，其中 ： 为什么叫log linear 模型呢？我们对两边取log看一下： 说一点别的，
NNLM(神经网络语言模型)
热门推荐
马飞飞的博客
11-25 1万+
简介 *NNLM是从语言模型出发(即计算概率角度)，构建神经网络针对目标函数对模型进行最优化，训练的起点是使用神经网络去搭建语言模型实现词的预测任务，并且在优化过程后模型的副产品就是词向量。 *进行神经网络模型的训练时，目标是进行词的概率预测，就是在词环境下，预测下一个该是什么词，目标函数如下式, 通过对网络训练一定程度后，最后的模型参数就可当成词向量使用. 模型 *NNLM的网络结构...
nnlm模型Python代码
最新发布
02-27
### NNLM模型 Python代码实现示例 下面展示了一个基于PyTorch框架的简单NNLM（神经网络语言模型）实现。此模型遵循Bengio等人提出的结构，采用三层全连接神经网络来预测下一个词的概率分布[^4]。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class NNLMDataset(Dataset): def __init__(self, data, context_size=2): self.context_size = context_size words, contexts = zip(*[ (data[i], tuple(data[j] for j in range(i-self.context_size, i))) for i in range(context_size, len(data)) ]) self.words = list(words) self.contexts = list(contexts) def __len__(self): return len(self.words) def __getitem__(self, idx): return self.contexts[idx], self.words[idx] class NeuralNetworkLanguageModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, context_size): super(NeuralNetworkLanguageModel, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.linear1 = nn.Linear(embedding_dim * context_size, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size) def forward(self, inputs): embeds = self.embeddings(inputs).view((inputs.shape[0], -1)) out = torch.relu(self.linear1(embeds)) out = self.linear2(out) log_probs = torch.log_softmax(out, dim=-1) return log_probs def train_nnlm(model, dataset, num_epochs=5, learning_rate=0.01): criterion = nn.NLLLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True) model.train() for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0 for word_contexts, target_words in dataloader: model.zero_grad() log_probs = model(word_contexts) loss = criterion(log_probs, target_words) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch}: Loss {total_loss / len(dataloader)}') if __name__ == "__main__": # 假设有一个简单的语料库用于训练 corpus = ["the", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "lazy", "dog", "and", "then", "runs", "away"] unique_words = set(corpus) word_to_ix = {word: i for i, word in enumerate(unique_words)} ix_to_word = {i: word for word, i in word_to_ix.items()} encoded_corpus = [word_to_ix[word] for word in corpus] VOCAB_SIZE = len(unique_words) EMBEDDING_DIM = 10 CONTEXT_SIZE = 2 dataset = NNLMDataset(encoded_corpus, context_size=CONTEXT_SIZE) model = NeuralNetworkLanguageModel(VOCAB_SIZE, EMBEDDING_DIM, hidden_dim=128, context_size=CONTEXT_SIZE) train_nnlm(model, dataset) ``` 上述代码定义了`NeuralNetworkLanguageModel`类作为NNLM的核心组件，并实现了相应的训练函数`train_nnlm()`。为了简化说明过程中的复杂度，在这里构建了一个非常基础的数据集处理逻辑以及相对较小规模的实验环境来进行演示。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值