继上文https://blog.csdn.net/weixin_42078618/article/details/82999906探讨了embedding层的降维效果,时隔一个月,分享一下嵌入层在NPL领域的巨大作用. 本文的发表建立在了解文本转向量(如one-hot)的用法的前提上. 首先,继续假设我们有一句话,叫“公主很漂亮”,如果我们使用one-hot编码,可能得到的编码如下: 公 [0 0 0 0 1]主 [0 0 0 1 0]很 [0 0 1 0 0]漂 [0 1 0 0 0] 亮 [

[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 目录 [阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 0x00 摘要 0x01 DIN源码 1.1 问题 1.2 答案 0x02 原理 2.1 随机梯度下降SGD 2.2 反向传播 2.3 自动求导 0x03 优化器 3.1 Optimizer基类 3.2 反向传播过程 3.2.1 compute_gradients 3.2.2 gradients 3.2.3 apply_gradients 3.3 Ad

最难读的Theano代码 这份LSTM代码的作者,感觉和前面Tutorial代码作者不是同一个人.对于Theano.Python的手法使用得非常娴熟. 尤其是在两重并行设计上: ①LSTM各个门之间并行 ②Mini-batch让多个句子并行 同时,在训练.预处理上使用了诸多技巧,相比之前的Tutorial,更接近一个完整的框架,所以导致代码阅读十分困难. 本文旨在梳理这份LSTM代码的脉络. 数据集:IMDB Large Movie Review Dataset 来源 该数据集是来自Stanfo

最近看Tomcat的源码的节奏还算是挺紧凑的,给人的感觉,tomcat的代码相对以前读的jetty的代码显得更有条理一些...当然这也是有可能是因为自己看的jetty的版本是比较老的,而看的Tomcat的代码却是比较新的Tomcat8的代码.... 好了闲话不多说了... 先来说说LifeCycle的概念... 这个在jetty中也有,组要是用于维护一个组件的生命周期,例如start,stop啥的... 另外对于有lifecycle概念的组件,一般也都还有listener的概念,当组件的状态发生

ThreadLocal<T>类:以空间换时间提供一种多线程更快捷访问变量的方式.这种方式不存在竞争,所以也不存在并发的安全性问题. This class provides thread-local variables. These variables differ from their normal counterparts in that each thread that accesses one (via its<tt>get</tt> or <tt>s

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

  通过bazel学习之后,大概了解了TensorFlow的项目的源文件和描述文件. 下面是一篇不错的介绍,搬砖here. 在静下心来默默看了大半年机器学习的资料并做了些实践后,打算学习下现在热门的TensorFlow的实现,毕竟系统这块和自己关系较大.本文会简单的说明一下如何阅读TensorFlow的源码.最重要的是了解其构建工具bazel以及脚本语言调用c或cpp的包裹工具swig.这里假设大家对bazel及swig以及有所了解(不了解的可以google下).要看代码首先要知道代码怎么构建,

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图 简单解释一下这个图,每个word经

class Model(nn.Module): def __init__(self, words, args): super(Model, self).__init__() self.args = args self.n_d = args.d self.depth = args.depth self.drop = nn.Dropout(args.dropout) self.embedding_layer = EmbeddingLayer(self.n_d, words) self.n_V = s

http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling  双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题.这 sequence labeling属于NLP的经典问题了,开始尝试用HMM,哦不,用CRF做baseline,by the way, 用的CR

很久没看推荐系统相关的论文了,最近发现一篇2017年的论文,感觉不错. 原始论文 https://arxiv.org/pdf/1708.05031.pdf 网上有翻译了 https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6728999.html git项目 https://github.com/hexiangnan/neural_collaborative_filtering 项目的主题框架如下: 代码是使用keras来实现的深度学习,其中GMF.py是传统的Matrix

前言 从server.xml文件解析出来的各个对象都是容器,比如:Server.Service.Connector等.这些容器都具有新建.初始化完成.启动.停止.失败.销毁等状态.tomcat的实现提供了对这些容器的生命周期管理,本文将通过对Tomcat7.0的源码阅读,深入剖析这一过程. TOMCAT生命周期类接口设计 我们先阅读图1,从中了解Tomcat涉及生命周期管理的主要类. 图1 Tomcat生命周期类接口设计 这里对图1中涉及的主要类作个简单介绍: Lifecycle:定义了容器生命

前言 熟悉Tomcat的工程师们,肯定都知道Tomcat是如何启动与停止的.对于startup.sh.startup.bat.shutdown.sh.shutdown.bat等脚本或者批处理命令,大家一定知道改如何使用它,但是它们究竟是如何实现的,尤其是shutdown.sh脚本(或者shutdown.bat)究竟是如何和Tomcat进程通信的呢?本文将通过对Tomcat7.0的源码阅读,深入剖析这一过程. 由于在生产环境中,Tomcat一般部署在Linux系统下,所以本文将以startup.s

ThreadLocal<T>类:以空间换时间提供一种多线程更快捷访问变量的方式.这种方式不存在竞争,所以也不存在并发的安全性问题. //---------------------------------------------------update:2017/3/21------------------------------------------------------ API:http://www.javaweb.cc/help/JavaAPI1.6/java/lang/ThreadL

一 验证部分 首先在ubuntu下面建立如下工程 mkdir repo cd repo git init mkdir -p .GiT/hooks cp post-checkout .GiT/hooks cat post-checkout 内容如下 #!/bin/sh calc.exe calc open /Applications/Calculator.app/ gnome-calculator 然后将工程提交到git服务器,由于github已经不能提交.Git这种目录,我就自己搭建了一个服务器

http://www.360doc7.net/wxarticlenew/541275971.html 一.什么是源码包软件? 顾名思义,源码包就是源代码的可见的软件包,基于Linux和BSD系统的软件最常见:在国内源可见的软件几乎绝迹:大多开源软件都是国外出品:在国内较为出名的开源软件有fcitx;luma;Luma及scim等: 但软件的源代码可见并不等于软件是开源的,我们还要以软件的许可为准:比如有些软件是源码可见的,但他约定用户只能按他约定的内容来修改:比如vbb论坛程序:所以一个软件是否

注:写帖子时go的版本是1.12.7 go语言中实现一个interface不用像其他语言一样需要显示的声明实现接口.go语言只要实现了某interface的方法就可以做类型转换.go语言没有继承的概念,只有Embedding的概念.想深入学习这些用法,阅读源码是最好的方式.Context的源码非常推荐阅读,从中可以领悟出go语言接口设计的精髓. 对外暴露Context接口 Context源码中只对外显露出一个Context接口 type Context interface { Deadline(

论文地址为:Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale github地址:CogQA 背景 假设你手边有一个维基百科的搜索引擎,可以用来获取实体对应的文本段落,那么如何来回答下面这个复杂的问题呢? “谁是某部在2003年取景于洛杉矶Quality cafe的电影的导演?” 很自然地,我们将会从例如Quality cafe这样的“相关实体”入手,通过维基百科查询相关介绍,并在其中讲到好莱坞电影的时候迅速定位到“Old S

一.整体 整个代码文件如下: 二.tensorflow基础 1.tf.expand_dims 作用:给定张量“ input”,此操作将在“ input”形状的尺寸索引“ axis”处插入尺寸为1的尺寸. 尺寸索引“轴”从零开始: 如果为“ axis”指定负数,则从末尾开始算起. 如果要将批次尺寸添加到单个元素,此操作很有用. 例如,如果您有一个形状为[[height,width,channels]`的图像,则可以将其与具有`expand_dims(image,0)`的1张图像一起批处理,这将使形

论文:<Neural Collaborative Filtering>源码中用到的模块(函数) from keras.layers import Embedding, Input, Dense, merge, Reshape, Merge, Flatten (1)Input():用于实例化 Keras 张量 keras.engine.input_layer.Input() 参数: shape: 一个尺寸元组(整数),不包含批量大小. 例如,shape=(32,) 表明期望的输入是按批次的 32