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

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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

    1. 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。
    1. 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。
    1. 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。
    1. 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/

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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)”

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