1.依赖 python == 3.8.0 allennlp == 2.4.0 pip install allennlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2.使用lazy 注意:在使用大数据进行训练的时候使用lazy模式是极其重要的,但是记得使用lazy模式之前需要进行数据的按照label的分布进行总体数据的shuffle,使得在训练的数据整
前言 之前写过【AllenNLP】专栏学习allennlp 框架的一个入门中文教程,最近看的时候发现现在的版本已经从0.8升级到2.6了,升级内容见这里Upgrade guide from 1.x ➡️ 2.0,可以看到有很多内容已经不适应了,所以根据官网最近的教程写了新的中文教程。 本教程可以实现:基于movie review 的文本分类,包括:1、使用python脚本train、eval、pr
代码我放在我的github:https://github.com/JackKuo666/csdn/blob/master/text_classfier/text_classfier.ipynb 引言 文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务,目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下: 分析社交媒体中的大众情感 鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件 自动标注客户问询 将新闻文
一、前言 自然语言是人类智慧的结晶,自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一,而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。 通过经典的斯坦福cs224n教程,让我们一起和自然语言处理共舞!也希望大家能够在NLP领域有所成就! 二、先修知识(学习的过程中可以遇到问题后再复习) 了解python基础知识了解高等数学、概率论、线性代数知识了解基础机器学习算法:梯度下降、线性回归、逻辑回归、Softma
订正与答疑: 1. 具体解释一下公式1里面的“堆砌”是什么意思? 2. 公式2写成矩阵形式为什么系数矩阵会有转置?自己没搞懂。 3. 公式3能具体讲一下矩阵形式是怎么来的吗? 4. 为什么会损失函数不用最小二乘法? 5. 能不能顺便介绍一下Python环境的管理? 6. 为什么w的初始化使用随机初始化,而b参数的初始化全部初始化为0? 本文着重讲述经典BP神经网络的数
1.池化层的解释 池化层的输入一般来源于上一个卷积层,主要作用是提供了很强的鲁棒性(例如max-pooling是取一小块区域中的最大值,此时若此区域中的其他值略有变化,或者图像稍有平移,pooling后的结果仍不变),并且减少了参数的数量,防止过拟合现象的发生。池化层一般没有参数,所以反向传播的时候,只需对输入参数求导,不需要进行权值更新。1 2.池化层的前向传播 前向计算过程中,
1.交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点,无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的输出层有1000个节点: 一般情况下,最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N,那么对于每一个样例,神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果,数组中每一个维度会对应一个类别。在最理想的情况下,
1.从Loss函数开始 卷积神经网络中的Loss函数的数学原理以及python实现请看我之前的文章:【交叉熵】:神经网络的Loss函数编写:Softmax+Cross_Entropy,交叉熵与二次代价函数的区别与联系请访问:交叉熵代价函数(作用及公式推导),该作者将为什么使用交叉熵而不用二次代价函数讲的很清楚。 1.1 softmax函数及其求导1 softmax的函数公式如下:
1.全连接层的推导 全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性,一般全连接层的参数也是最多的。 2.全连接层的前向计算 下图中连线最密集的2个地方就是全连接层,这很明显的可以看出全连接层的参数的确很多。在前向计算过程,也就是一个线性的加权求和的过程,全连接层的每一个输出都可以看成前一层的每一个结点乘以一个权重系数W,最后加上一个
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