热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

开发笔记:DataWhale动手学深度学习PyTorch版task2:文本预处理;语言模型;循环神经网络基础

篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了DataWhale动手学深度学习PyTorch版-task2:文本预处理;语言模型;循环神经网络基础相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了DataWhale 动手学深度学习PyTorch版-task2:文本预处理;语言模型;循环神经网络基础相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


课程引用自伯禹平台:https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV

《动手学深度学习》官方网址:http://zh.gluon.ai/ ——面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书。

task2:文本预处理;语言模型;循环神经网络基础

课程详细内容在https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/jupyter/74GLt4f6G9GgtnuK_Y7SJ

#课程视频下的讨论也是精华

1、读文本行的代码,可以复用

def read_time_machine():
with open(‘/home/kesci/input/timemachine7163/timemachine.txt‘, ‘r‘) as f:
lines = [re.sub(‘[^a-z]+‘, ‘ ‘, line.strip().lower()) for line in f]
return lines
lines = read_time_machine()
print(‘# sentences %d% len(lines))


2、建立字典
#常听说的建语料库,是不是就是建字典,给标签?
#每种语言的分词应该不同

(来自讨论)用 Vocab 类实现将文本的词映射成一个索引,既然是索引那么相同的词就应该具有相同的索引,所以这里对于输入的文本还会进行一个去重的操作。此外,Vocab还想方便的获取给定某个词对应的索引,以及给定一个索引获取这个索引所对应的词。除了上面说的两个功能,还有一个就是统计了每一个词的词频。(所以练习题中的统计句子的长度就是错的,不是必须的)

    代码部分主要是由几个列表的复杂操作,理解了那几行代码,应该就能完全看懂代码在干什么了。

 

3、RNN网络(来自课程)

技术图片

4、困惑度

技术图片

推荐阅读
  • 在机器学习领域,深入探讨了概率论与数理统计的基础知识,特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差(Bias)与方差(Variance)之间的平衡问题,强调了方差反映了不同训练模型之间的差异,例如在K折交叉验证中,不同模型之间的性能差异显著。此外,还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡,以提高模型的泛化能力。 ... [详细]
  • 【图像分类实战】利用DenseNet在PyTorch中实现秃头识别
    本文详细介绍了如何使用DenseNet模型在PyTorch框架下实现秃头识别。首先,文章概述了项目所需的库和全局参数设置。接着,对图像进行预处理并读取数据集。随后,构建并配置DenseNet模型,设置训练和验证流程。最后,通过测试阶段验证模型性能,并提供了完整的代码实现。本文不仅涵盖了技术细节,还提供了实用的操作指南,适合初学者和有经验的研究人员参考。 ... [详细]
  • 在《Python编程基础》课程中,我们将深入探讨Python中的循环结构。通过详细解析for循环和while循环的语法与应用场景,帮助初学者掌握循环控制语句的核心概念和实际应用技巧。此外,还将介绍如何利用循环结构解决复杂问题,提高编程效率和代码可读性。 ... [详细]
  • 2019年斯坦福大学CS224n课程笔记:深度学习在自然语言处理中的应用——Word2Vec与GloVe模型解析
    本文详细解析了2019年斯坦福大学CS224n课程中关于深度学习在自然语言处理(NLP)领域的应用,重点探讨了Word2Vec和GloVe两种词嵌入模型的原理与实现方法。通过具体案例分析,深入阐述了这两种模型在提升NLP任务性能方面的优势与应用场景。 ... [详细]
  • Python 领跑!2019年2月编程语言排名更新
    根据最新的编程语言流行指数(PYPL)排行榜,Python 在2019年2月的份额达到了26.42%,稳坐榜首位置。 ... [详细]
  • 机器学习(ML)三之多层感知机
    深度学习主要关注多层模型,现在以多层感知机(multilayerperceptron,MLP)为例,介绍多层神经网络的概念。隐藏层多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏 ... [详细]
  • 英特尔推出第三代至强可扩展处理器及傲腾持久内存,AI性能显著提升
    英特尔在数据创新峰会上发布了第三代至强可扩展处理器和第二代傲腾持久内存,全面增强AI能力和系统性能。 ... [详细]
  • Python 数据可视化实战指南
    本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化,涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]
  • 在Conda环境中高效配置并安装PyTorch和TensorFlow GPU版的方法如下:首先,创建一个新的Conda环境以避免与基础环境发生冲突,例如使用 `conda create -n pytorch_gpu python=3.7` 命令。接着,激活该环境,确保所有依赖项都正确安装。此外,建议在安装过程中指定CUDA版本,以确保与GPU兼容性。通过这些步骤,可以确保PyTorch和TensorFlow GPU版的顺利安装和运行。 ... [详细]
  • 独家解析:深度学习泛化理论的破解之道与应用前景
    本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题,通过分析现有研究和实践经验,揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素,并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外,还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景,为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]
  • 能够感知你情绪状态的智能机器人即将问世 | 科技前沿观察
    本周科技前沿报道了多项重要进展,包括美国多所高校在机器人技术和自动驾驶领域的最新研究成果,以及硅谷大型企业在智能硬件和深度学习技术上的突破性进展。特别值得一提的是,一款能够感知用户情绪状态的智能机器人即将问世,为未来的人机交互带来了全新的可能性。 ... [详细]
  • 通过使用CIFAR-10数据集,本文详细介绍了如何快速掌握Mixup数据增强技术,并展示了该方法在图像分类任务中的显著效果。实验结果表明,Mixup能够有效提高模型的泛化能力和分类精度,为图像识别领域的研究提供了有价值的参考。 ... [详细]
  • 基于OpenCV的图像拼接技术实践与示例代码解析
    图像拼接技术在全景摄影中具有广泛应用,如手机全景拍摄功能,通过将多张照片根据其关联信息合成为一张完整图像。本文详细探讨了使用Python和OpenCV库实现图像拼接的具体方法,并提供了示例代码解析,帮助读者深入理解该技术的实现过程。 ... [详细]
  • 在 PyTorch 的 `CrossEntropyLoss` 函数中,当目标标签 `target` 为类别 ID 时,实际上会进行 one-hot 编码处理。例如,假设总共有三个类别,其中一个类别的 ID 为 2,则该标签会被转换为 `[0, 0, 1]`。这一过程简化了多分类任务中的损失计算,使得模型能够更高效地进行训练和评估。此外,`CrossEntropyLoss` 还结合了 softmax 激活函数和负对数似然损失,进一步提高了模型的性能和稳定性。 ... [详细]
  • 本文探讨了BERT模型在自然语言处理领域的应用与实践。详细介绍了Transformers库(曾用名pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)的使用方法,涵盖了从模型加载到微调的各个环节。此外,还分析了BERT在文本分类、情感分析和命名实体识别等任务中的性能表现,并讨论了其在实际项目中的优势和局限性。 ... [详细]
author-avatar
马芷靈
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有