Tensorflow学习笔记之 stack_bidirectional_rnn 详解

最新推荐文章于 2024-07-04 00:13:28 发布
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本文深入探讨了TensorFlow中stack_bidirectional_rnn的使用方法，通过实例解析了如何搭建和训练双向循环神经网络，适用于自然语言处理等序列数据任务。
大语言模型应用指南：Transformer的原始输入
AI天才研究院
07-04 949
随着人工智能技术的快速发展，语言模型已成为自然语言处理（NLP）领域的重要组成部分。语言模型能够理解、生成和解释人类语言，为自动问答、文本生成、机器翻译等多个应用提供基础支持。然而，传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时存在“长序列问题”，即梯度消失或梯度爆炸的问题，这限制了其在处理长文本或复杂语义结构时的能力。为了解决这一问题，Transformer模型应运而生，它通过注意力机制来关注输入序列中的特定部分，从而实现了对长序列的有效处理。
从零开始大模型开发与微调：实战编码器：拼音汉字转化模型
最新发布
AI天才研究院
07-10 749
从零开始大模型开发与微调：实战编码器：拼音汉字转化模型 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）领域成为了研究热点之一。在众多NLP任务中，将汉字转换为拼音，或反之，是一项基础
Tensorflow - bidirectional_dynamic_rnn 学习
maka_uir的博客
11-07 616
 构建双向GRU网络 直接上双向GRU层的代码： def BidirectionalGRUEncoder(self, inputs): # 双向GRU的编码层，将一句话中的所有单词或者一个文档中的所有句子向量进行编码得到一个 2×hidden_size的输出向量，然后在经过Attention层，将所有的单词或句子的输出向量加权得到一个最终的句子/文档向量。 # 输入input...
关于tensorflow: stack_bidirectional_dynamic_rnn、bidirecitonal_dynamic_rnn函数中sequence_length的理解
pineapple的博客
04-22 2693
关于tensorflow: stack_bidirectional_dynamic_rnn、bidirecitonal_dynamic_rnn函数中sequence_length参数的理解 最近因为做毕设，代码中用到了stack_bidirectional_dynamic_rnn这个API 。对于其中的sequence_length纠结了两三天，不知道到底有没有必要传入这个参数。昨天读了相关源代码...
tensorflow学习之bidirectional_dynamic_rnn使用详解
大雄没有叮当猫的博客
09-22 6061
tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(     cell_fw,     cell_bw,     inputs,     sequence_length=None,     initial_state_fw=None,     initial_state_bw=None,     dtype=None...
tensorflow学习之stack_bidirectional_rnn使用详解
大雄没有叮当猫的博客
09-24 4680
tf.contrib.rnn.stack_bidirectional_rnn tf.contrib.rnn.stack_bidirectional_rnn(     cells_fw,     cells_bw,     inputs,     initial_states_fw=None,     initial_states_bw=None,     dtype=None,     seq...
四、RNN模型 与 NLP应用 —— Stacked RNN
Liu_zy的博客
04-18 1481
Stacked RNN 与多层Dense, 多层CNN思想一样, 可以将多个RNN叠加. 最底层RNN的输入是词向量, 其输出作为第二层RNN(有自己的参数矩阵)的输入, …, 最后的输出hth_tht​包含了前面所有状态的信息. from keras.models import Sequential # Sequential 为将神经网络的层按顺序搭起来 from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding, Flatten vocabulary = 10000
NLP学习笔记（三）：模型训练之深度学习方案详解（关键词：深度学习，词向量，RNN，LSTM）
yyhhlancelot的博客
12-24 2768
0. 前言 接上一节NLP学习笔记（二）：创建特征及训练（关键词：词袋，TFIDF），我们在预处理完成后，使用简单的词袋模型(CountVectorizer, TfidfVectorizer)来创建了特征，并使用常用的机器学习算法随机森林（RandomForest）、逻辑回归（LogisticReggression）、朴素贝叶斯（NaiveBayes）进行训练，同时使用网格搜索（GridSear...
Pytorch学习笔记(2): 一维卷积, RNN, LSTM详解
慢慢变强大
06-19 9279
一维卷积 torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode=‘zeros’) 这个函数用来对输入张量做一维卷积 in_channel和out_channel是卷积核个数 kernel_size是卷...
【从零开始大模型开发与微调】AI 人工智能大语言模型 LLM：语言与思维——实践的融合
AI天才研究院
07-04 3128
在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经取得了令人瞩目的成就。这些模型基于深度学习，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务，如图像描述、对话系统、翻译、摘要生成等。但这些模型的性能和表现，特别是其对语言和思维的理解，仍存在诸多困惑和疑问。大语言模型（LLMs）：指基于深度学习技术，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，能够理解和生成自然语言的大规模模型。自监督学习。
tensorflow_bidirectional_rnn_demo.py例子
01-28
官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(tensorflow bidirectional rnn demo)
Bidirectional-stacked-RNN-with-LSTM-GRU
03-04
具有LSTM GRU的双向堆叠RNN 在这里，我为Twitter情感分析数据集使用带有LSTM / GRU单元的双向堆叠RNN开发了情感分类器，。 为了开发模型，我尝试了堆叠RNN的数量，隐藏层的数量，像元类型，跳过连接，梯度修剪和丢失概率。 我使用亚当优化器和二进制交叉熵损失函数，并使用S形函数将预测对数转换为概率。 对于最佳模型，我发现： 计算每个类别的精度，召回率和F1。 绘制损耗与历时曲线和ROC曲线 我的解决方案是在PyTorch中实现的，并且该报告有据可查。 我还有一个笔记本，上面有数据的预处理。 注意：我还利用预先训练的单词嵌入GloVe作为初始嵌入来输入模型。
双向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解
09-18
今天小编就为大家分享一篇双向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
探索Stack-RNN：深度学习中的序列建模新视角
gitblog_00059的博客
04-19 479
探索Stack-RNN：深度学习中的序列建模新视角 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 是Facebook AI Research推出的一个开源项目，它提出了一种新的递归神经网络（RNN）架构，旨在更有效地处理复杂的序列数据。这个项目的初衷是解决传统RNN在捕获长距离依赖和动态结构时面临的挑战。 项目简介 Stack-RNN是一种堆叠式结构的RNN，通过将多个简单的R...
RNN的多种网络结构以及详细推导（深层双向RNN,STACK-RNN）
justsolow的博客
04-02 1482
RNN的多种网络结构以及详细推导
变长双向rnn的正确使用姿势
lijin6249的博客
01-02 6723
变长双向rnn的正确使用姿势在《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书的9.4.2中的第4小节中，介绍过变长动态RNN的实现。这里在来延伸的讲解一下双向动态rnn在处理变长序列时的应用。其实双向RNN的使用中，有一个隐含的注意事项，非常容易犯错。 本文就在介绍下双向RNN的常用函数、用法及注意事项。动态双向rnn有两个函数： stack_bidirectional_dynamic
循环神经网络（RNN）
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雪伦的专栏
12-05 2万+
1.NN & RNN在神经网络从原理到实现一文中已经比较详细地介绍了神经网络，下面用一张图直观地比较NN与RNN地不同。从图1中可以看出，RNN比NN多了指向自己的环，即图1中的7,8,9,10节点及其连线。图2显示RNN展开的网络结构。在传统的神经网络中，我们假设所有的输入（包括输出）之间是相互独立的。对于很多任务来说，这是一个非常糟糕的假设。如果你想预测一个序列中的下一个词，你最好能知道哪些词在
【深度学习框架Keras】RNN、RNN的droput、stacking RNN、双向RNN的应用
bqw的博客
11-09 3347
说明： 主要参考Francois Chollet《Deep Learning with Python》 代码运行环境为kaggle中的kernels； 数据集jena_climate_2009_2016需要手动添加； # This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed # It is...
Rust语言学习笔记：rust_stack-master教程详解
资源摘要信息:"Rust语言是一种系统编程语言，注重安全性、速度和并发性。Rust的设计目标是为了解决C和C++等传统系统编程语言中的...'rust_stack-master'资源包将为有意学习Rust的开发者提供宝贵的学习材料和实践机会。
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