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【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85228275 【全部课程列表】 第01课_自然语言处理概论 共53页.pptx 第02课_语言模型 共69页.pptx 第03课_神经序列模型 I 共56页.pptx 第04课_神经序列模型 II 共34页.pptx 第05课_神经序列模型 III 共49页.pptx 第06课_神经序列模型 IV 共39页.pptx 第07课_神经序列模型 V 共34页.pptx 第08课_神经序列模型 VI 共41页.pptx 第09课_FSM 自动机 共34页.pptx 第10课_HMM CRF 共37页.pptx
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互联网新技术在线教育领航者
神经序列模型
V
提纲
3
互联网新技术在线教育领航者
勘误: RNNLM 实现细节
Seq2Seq 实现细节
Attention 实现细节
勘误: LSTM 与
beam_search
Beam Search 实现细节
勘误: RNNLM 实现细
节
4
互联网新技术在线教育领航者
多层 lstm 的实现
错误的代码:
seqModel.py:108
single_cell =
tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([single_cell] *
num_layers, state_is_tuple=True)
导致每层的参数共享
勘误: RNNLM 实现细
节
5
互联网新技术在线教育领航者
多层 lstm 的实现
正确的代码:
seqModel.py:103-116
single_cell =
tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell() for _ in
xrange(num_layers)], state_is_tuple=True)
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passionSnail
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