一亩三分地自然语言是用来表达含义的系统，词是其基本单元。在计算机处理中，我们需要把自然语言中的词进行数值化，才能够让计算机识别处理。 最简单的将词进行词嵌入的方法是：one hot 编码。根据词的数量 N，构建一个全 0 的向量，...
网络参数初始化的优劣在极大程度上决定了网络的最终性能。比较推荐的初始化方式有 He 初始化是，将参数初始化为服从高斯分布或均匀分布的较小随机整数，同时对参数方差加以规范化。 处于稳定状态下的神经网络，其参数和数据均值为 ...
神经网络模型一般都是靠随机梯度下降算法进行训练和参数更新。网络的收敛效果很大程度上受到网络参数初值的影响。不合理的网络参数初始化，可能会导致 “梯度消失” 或者 “梯度爆炸”...
传统的梯度下降优化算法中，可能会碰到以下情况： 碰到平缓区域，梯度值较小，参数优化变慢 碰到 “鞍点” ，梯度为 0，参数无法优化 碰到局部最小值 对于这些问题, 出现了一些对梯度下降算法的优化方...
https://docs.python.org/3.8/c-api/ 导出函数： setup.py 文件： Python 调用文件： 程序运行结果：
我们简单介绍下，C/C++ 编写的扩展函数，导入到 Python 中使用。步骤如下： 编写使用 Python/C API 编写 C/C++ 函数 编写 setup.py 文件 编译安装 C/C++ 扩展程序 程序环境：M...
在 Python 中使用 ctypes 模块可以很轻松定义 C 类型的变量，以及调用 C/C++ 函数. 1. 基础类型变量 程序输出结果： 2. 指针类型变量 程序输出结果： 3. Python 调用 C 函数 编写 ...
神经网络的训练有时需要几天、几周、甚至几个月，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中。 PyTorch 提供了两种保存模型的方法： 直接序列化模型对象 存储模...
Transformer 是谷歌在 2017 年的论文 《Attention Is All you Need》中提出的一种新架构，它在多项 NLP 任务上效果很不错，训练速度也比 RNN 更快。目前 Transformer...
PyTorch 提供了两种损失函数的使用方法：函数形式、模块形式，函数形式的损失函数定义在 torch.nn.functional 库中，使用时传入神经网络的预测值和目标值来计算损失，模型形式是通过构建一个模块的实例对象...
1. pad_sequence pad_sequence 函数通过填充的方式，将同一个 batch 中的 sequences 通过默认填充 0 的方式，变成最长 sequence 的长度，如下所示： 上图中，有 3 个句...
在 NLP 任务中主要处理带有序列关系的文本数据，这就需要了解循环（递归）神经网络。下图是一个简单的循环神经网络： 网络中包含一个神经元，但是它具有不同的时间步，能够提取出句子的顺序信息，将其展开如下图所示： h 表示 ...
我们都知道增加网络的宽度和深度可以很好提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好。比如，一个深的网络 A 和一个浅的网络 B，那 A 的性能至少都能跟 B一样，为什么呢？ https://arxiv.org/abs...
冀公网安备13050302001966号
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