Bi-LSTM的理解以及 Tensorflow实现

Bidirectional LSTM，由两个LSTMs上下叠加在一起组成。输出由这两个LSTMs的隐藏层的状态决定。 ...

Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging阅读笔记

参考文献 Huang Z, Xu W, Yu K. Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging[J]. Computer Science, 2015. 本篇论文介绍了LSTM网络、BI-LSTM网络、CRF网络、LSTM-CRF网络、BI-LSTM-CRF网络，比较将它们用于自然语言处理的性能与准确率。重点介绍了BI-LSTM-CRF网络。

Recognizing irregular entities in biomedical text via deep neural networks

集成的不规则实体。” 您的笔记中提到“如果存在组合关系，则在两个词间加上边，最后通过查看词连接图里的最大全连接子图提取出来作为实体的词序列” 请问在通过最大全连接子... neural network model called Bi-LSTM-CRF that consists of bidirectional (Bi) long short-term

Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification阅读笔记

Att-BLSTM Model 模型主要包括五部分: Input layer Embedding layer Lstm layer Attention layer Output layer Word Embedding 没啥好说的… Bidirectional Network Bi-LSTM结构, 最后输出 Attention Attention部分, 先对LSTM输出做非线性激活

AI Composition（AI作曲)论文分析：Attentional networks for music generation ：2020

生成，并通过实验证明了Bi-LSTM with Attention是music generation的一个好方法。网络的输入为midi格式的音乐原曲，经过512层的基于attention的Bi-LSTM，其后再经过一个LSTM来平滑输出结果以产生连续的音符。 Related Knowledge Attention Based LSTM 注意力机制是一个近期的研究成果，可以解决音乐生成的核心问题

【论文笔记】命名实体识别(NER)论文整理

任务是分离的，这样就忽视了实体和关系之间的关联，并且实体抽取标注中的错误会牵连到关系抽取。作者采用新的标注方法将实体和关系信息融合到一个标签里：接着采用Bi-LSTM作为编码器，LSTM作为解码器...几个经典任务：词性标注，命名实体识别上的模型，包括CRF，LSTM，Bi-LSTM，LSTM-CRF，Bi-LSTM-CRF，Bi-LSTM-CRF在这几个任务上取得了最好的准确度和健壮性，对词语特征

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Tensorflow中Batch Normalization的实现

Batch Normalization的目的：加速训练并获得更加稳定的结果（深度 | BatchNorm是如何在深度学习优化过程中发挥作用的？） Batch Normalization的原理实现：（基础 | batchnorm原理及代码详解） Batch Normalization的代码实现：（参考richardsun-voyager的github） ...

Tensorflow 的设计与实现概述

Tensorflow 基于内部第一代机器学习系统 DistBelief 的第二代机器学习系统。与 Borg 和 k8s 类似。定位通用场景，通用设备, 通用平台的大规模的机器学习系统 TensorFlow 的特点通用平台 : PC(Linux, Windows), 手机(ios, android)，嵌入式设备等等通用目的(general-purpose)的设备 : 支持多种设备，CPU，...

基于Tensorflow的Facenet 人脸识别实现

参考GitHub地址，相关FaceNet paper ,此paper是Google的facenet原理介绍，本人现在也在进行人脸识别Facenet相关学习，随后会将相关论文解析笔记整理供大家参考。关于FaceNet相关的Tensorflow基本配置请参考我的另外一篇博客here，安装相关的依赖安装Tensorflow here； clone FaceNet&nb...

U-net及其TensorFlow的实现

本文将介绍U-net模型，以及其tensorflow的实现，保存在Github上 U-net 结构 U-net顾名思义，其结构是一个U型的网络左侧为一个下采样过程，分4组卷积操作（蓝色箭头）进行。每组卷积操作后进行一次maxpool操作（红色箭头），将图片进一步缩小为原来的1/21/2。通过4组操作将572×572×1572×572×1大小的输入图...

TensorFlow多GPU并行的实现

深度学习算法由于其数据量大、算法复杂度高等特点，常常需要采用某种形式的并行机制，常用的并行方法有数据并行（data parallel）和模型并行（model parallel）两种。尽管现有的深度学习框架大多都支持多GPU，但caffe、theano、tensorflow采用的都是数据并行，而亚马逊推出的DSSTNE（Deep Scalable Sparse ...

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