序列模型 sequence model 文本预处理 动手学深度学习v2
Posted AI架构师易筋
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了序列模型 sequence model 文本预处理 动手学深度学习v2相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1. 序列模型 sequence model
2. 代码实现
3. 文本预处理
把文本当做时序序列
4. Q&A
-
- RNN 可以认为跟隐马尔科夫假设上建模的。later variable潜变量 是不存在, hidden variable隐变量是存在,只是看不到。
-
- MLP可以记住了过去数据的模式,然后去用这个模式去画出未来的趋势。如果仅仅是记住数据,泛化性会不好,导致过拟合。
-
- 预测波音飞机的零件的坏的概率,有几百个参数。这里的困难点是在,要收集到足够多的负类。否则,都是正类数据,预测出来都是正常的。
-
- 分词常见词用的数字越小,内存的使用率最高。信息论证明过。
参考
https://www.bilibili.com/video/BV1L44y1m768/
以上是关于序列模型 sequence model 文本预处理 动手学深度学习v2的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
deeplearning.ai 序列模型 Week 3 Sequence models & Attention mechanism
Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model | 基于深度学习的序列模型预测非编码区
多标签文本分类SGM: Sequence Generation Model for Multi-Label Classification
Python数据类型之“文本序列(Text Sequence)”