qq_38016957的博客

原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_19707521/article/details/79169826 训练模型 利用gensim.models.Word2Vec(sentences)建立词向量模型 该构造函数执行了三个步骤：建立一个空的模型对象，遍历一次语料库建立词典，第二次遍历语料库建立神经网络模型可以通过分别执行model=gensim.models.Word2Vec()...

神经网络通过训练得到一个语言模型。首先将原始文本的每个词随机初始化为一个向量，再将每个向量拼接成一个大矩阵，这样词之间都会有相互的联系，作为神经网络的输入层。通过一个隐藏层之后，加上softmax，将y转换为对应的概率值。 神经网络简单理解，就是对特征进行高维的映射，使相同的特征聚集在一起，就比如卷积神经网络来说，不同的核函数，就能够在图像上提取到不同的特征，有直线、斜线、边缘等等。 例如对于下...

RNNCells BasicRNNCell最基本的RNN单元 其他的RNN单元也就是__init__ and __call__有些不同 大多数RNN函数的工作原理如下： outputs = [] cell = RNNCell(hidden_size) for i in range(rnn_steps): output, state = cell(input, state) outpu...

RNN是处理序列数据的模型，上面介绍的Cell只是序列数据中每一步需要计算的内容，所以还需要一个流程控制类从输入数据的第一步开始，计算每一步的Cell，保存返回值并传递给下一步的Cell使用，并且把最终的返回值作为整个RNN模型的返回值返回。当今的RNN从计算方向上分为单向RNN和双向RNN；从层数上分为单层RNN和多层RNN，在TensorFlow中，单向RNN控制类为tf.nn.dynamic...

Summarizing Text with Amazon Reviews 数据集：Amazon 500000评论 本节内容: 数据预处理 构建Seq2Seq模型 训练网络 测试效果 seq2seq教程: https://github.com/j-min/tf_tutorial_plus/tree/master/RNN_seq2seq/contrib_seq2seq 浏览数据集 将少量的含有缺...