原理PNN，全称为Product-based Neural Network，认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种product layer的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构，如下图：按照论文的思路，我们也从上往下来看这个网络结构：
输出层
输出层很简单，将上一层的网络输出通过一个全链接层，经过sigmoid函数转
文章目录1 RNN1.1 RNN的前向传播1.2 RNN的后向传播1.3 RNN的类型2 GRU3 LSTM3.1 带窥视孔的LSTM3.2 LSTM的反向传播3.1 how to train LSTMlost functionTrainingError Surface解决方法 1 RNN 这个循环神经网络的一个缺点就是它只使用了这个序列中之前的信息来做出预测，无法用到之后的信息，可用双向
一、 循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其它神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。和前馈神经网络相比，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。
转载
2023-08-25 11:06:27
93阅读
其框架结构如下所示：可分为四 个部分：词嵌入部分输入隐含层输出层我们要明确任务是通过一个文本序列（分词后的序列）去预测下一个字出现的概率，tensorflow代码如下：import argparse import math import time import numpy as np import tensorflow as tf from datetime import date from p
转载
2020-12-04 19:06:00
79阅读
2评论
所谓的语言模型，就是为了判断某个句子是不是人话，句子S是由多个词语wi构成的式子展开后，每一个因数P（条件概
原创
2022-12-14 16:25:14
1162阅读
一、RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，允许信息持久化。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。 标准的RNN模型如下图所示： 
神经网络语言模型1.NNLM的原理1.1 语言模型假设S表示某个有意义的句子，由一串特定顺序排列的词组成，n是句子的长度。目的：计算S在文本中(语料库)出现的可能性P(S)。1.2 神经网络语言模型直接从语言模型出发，将模型最优化过程转化为求词向量表示的过程.2. NNLM的网络结构2.1 NNLM的结构图NNLM网络结构包括输入层、投影层，隐藏层和输出层2.2 NNLM的计算过程根据前面的n-1
转载
2023-08-11 13:50:40
134阅读
在自然语言处理的相关问题中，如何表示句子是建模分析的关键。与传统的图像、音频等天然可转化为计算机编码的元素不同，自然语言需要经过复杂编码才能被计算机识别。并且，这种编码是机械式的简单排列，设计初衷是为了解决自然语言的存储问题，编码本身不带有任何语言层面的信息。因此，直接使用自然语言的编码对文字进行转换而后建模是不可靠的，过程中丢失了太多的信息。语言模型正是解决了这样的问题。语言模型有很多种，计算机
机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(cross entropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系，查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的。熵和交叉熵提到交叉熵就需要了解下信息论中熵的定义。信息论认为：确定的事件没有信息，随机事件包含最多的信息。事件信息的定义为：\(I(x)=-log(P(x))\)；而熵就是描述信息量：\(H(x)=E_{x\sim P}[I(x)]\)，也就
目录
研究背景
离散表示
分布式表示
神经网络
NNLM (Neural Network Language model)，神经网络语言模型是03年提出来的，通过训练得到中间产物–词向量矩阵，这就是我们要得到的文本表示向量矩阵。1、研究背景
维数灾难（curse of dimensionality）是语言模型和其他一些学习问题的基础问题。进一步的，当我们对连续变量进行
转载
2023-07-27 16:00:36
39阅读
文章目录一、NNLM简单介绍二、NNLM词语预测代码1. 导入包2. 文本数据处理3. 自定义mini-batch迭代器 4. 定义NNLM模型1. 定义模型结构2. NNLM参数设置5. 输入数据并完成训练 6. 预测一、NNLM简单介绍 NNLM：Neural Network Language Model，神经网络语言模型。源自Bengio等人于200
转载
2023-10-30 23:17:21
57阅读
作为自然语言处理(NLP)系统的核心组成部分，语言模型可以提供词表征和单词序列的概率化表示。神经网络语言模型(NNLM)克服了维数的限制，提升了传统语言模型的性能。本文对 NNLM 进行了综述，首先描述了经典的 NNLM 的结构，然后介绍并分析了一些主要的改进方法。研究者总结并对比了 NNLM 的一些语料库和工具包。此外，本文还讨论了 NNLM 的一些研究方向。 什么是语言模型语言模型
转载
2023-06-14 20:08:38
225阅读
一、词嵌入(1)NNLM（Neural Network Language Model）paper:http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdfcode:https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/1-1.NNLM Bengio等人在2001年提出的NNLM
转载
2023-07-31 23:00:34
34阅读
目录NLP的发展过程中的核心技术代表1. 基于统计的语言模型语言模型与维数灾难N-Gram模型2. 神经网络语言模型（NNLM）NNLM模型公式NNLM模型结构NNLM总结3. Word2vec引入CBOW和Skip-GramCBOW最简单的情况：One-word context推广至Multi-word contextWord2vec得到的词向量词向量的性能探究几个优化方法Hierarchic
前言NNLM在NLP中有着举足轻重的地位，该模型将深度学习运用到了NLP中，其副产物词向量更是开创了NLP中预训练模型的先河，此文章使用Pytorch实现了NNLM的模型结构，并用简单的数据进行了模型的训练和测试。本文在原博客的基础上进行了一些补充，使其更加通俗易懂。 模型结构分析NNLM的模型是一个三层的神经网络，如图所示：NNLM模型的任务是通过句子中的前n-1个词，来预测下一个词（
文章目录基本知识统计语言模型n-gram语言模型n-gram语言模型中的平滑技术n-gram 语言模型小结神经网络语言模型(NNLM)NNLM基本原理NNLM总结语言模型评价指标—困惑度 语言模型（language model, LM）在自然语言处理中占有重要的地位，尤其在基于统计模型的语音识别、机器翻译、汉语自动分词和句法分析等相关研究中得到了广泛应用。本文介绍两种语言模型n-gram 语言
文章目录0、结构1、语言模型基础1.1、概念1.2、缺陷1.3、K-Gram语言模型1.4、评价指标：困惑度2、NNLM与RNNLM模型2.1、NNLM2.1.1、结构2.1.2、损失函数2.1.3、存在问题2.2、RNNLM3、Word2Vec模型3.1、模型结构3.1.1、skip-gram3.1.2、CBOW3.2、优化技术3.2.1、hierarchical softmax3.2.2、负
文章目录前言神经语言模型（NNLM）代码简析结果总结参考 前言最近看到一个Github内容不错，就当做个笔记。神经语言模型（NNLM）2003年，NNLM首次将神经网络应用到语言模型的问题中，从此深度学习就登上了NLP的舞台，并有把传统模型赶下去的趋势。 语言模型可以说是用前n-1个单词做为输入去预测第n个单词，也就是说第n个词是哪个单词的时候，才使得这句话像是正常的话，有正常的语序，使用正确且
转载
2023-11-27 14:45:56
60阅读
从NLP中的第一个语言模型NNLM开始，逐步包括RNN，LSTM，TextCNN，Word2Vec等
原创
2023-06-23 11:11:57
55阅读
Word2Vec模型word2vec模型在NNLM模型的基础之上演变而来，我们的最终目的都是用函数拟合出一个句子的概率，这个概率可以拆分成多个概率相乘的形式，每个位置为P(wi|context)。NNLM用四层模型，求解出了这个概率值，而word2vec模型抛弃了其中最耗时的隐层，而且投影层是上下文词语向量直接相加而不是拼接而成，直接以概率值输出。1 基于Hierarchical Softmax模
