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阿尔巴尼亚底悲情处女

数学佛教牛人录23 禅语机言何人识(二)|棒喝生禅

数学旋即不是陷阱,更像是故事

  • 十月 27, 2018
  • 数学
  • 没有评论

文↑翛岩

列分类,预测整个输入序列的门类标签。情绪分析,预测用户做文字话题态度。预测选举结果或者产品、电影评分。


国际电影数据库(International Movie
Database)影评数据集。目标价二首批,正面或负面。语言大量矢口否认、反语、模糊,不能够独拘留单词是否出现。构建词向量循环网络,逐个单词查看各个条评论,最后单词话性值训练预测整条评论情绪分类器。

数学 1

斯担福大学人工智能实验室的IMDB影评数据集:
http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/
。压缩tar文档,正面负面评价起少个公文夹文本文件获取。利用正则表达式提取纯文本,字母全部反小写。

*01

“我微信号换了,用新号加了你”

一个密友请求弹出来,在即将锁屏的霎时。夜深了,不是困意让自家操闭上眼,而是在上床前刷完了想看之各种页面。

“你好!我是小玟”

许后尚从来不来得及做牵线就给抢了,她仿佛认识自身,或者本身该就认识其,总之,现在的本身一样面子懵逼。

“哪个小玟啊?,难道是异常……” 
省不怎么的是胡编不下来的应,假装回忆也许会减小尴尬。

“徐梦玟”尚未增大其他解释,让我四处可溯,更是无言以对。

概括的几乎句对话让自己推理了久久,我们到底是何许的相同种植关系,神秘到自家都未记放了它的讳,倘若是摆一摆出来的,也从未必要将的似曾相识吧,无论怎样遐想,我要么不曾摆脱尴尬的一致步。

“我们应当无认吧?!”背后长两单乐哭的神采,还从来不发下就既开始考虑多种恐怕的回答。

困是东西对自身的话毫无原则,任何业务还见面让其推迟,用休息的时光来等回信并无于自家感觉到煎熬。

“额!可能自己工作号里发你的微信吧”随即漫漫回信惊醒矣熟睡的自身。

想必每个男性朋友还如此,对待新认识的女网友会秒回隔夜的信,而且不厌烦回信来之极致晚,能够东山再起就是还有得聊。

“嗯,或许是吧”尽管自己未清楚它们开啊的,但要想继承聊下去,希望了解再多它掌握要自己非知情之那段记忆。

“你好!重新举行个自我介绍,我叫。。”

“嗯,很喜悦认识您”

“我也是”这种对出接触官方,但真正没有得疾病。

“你是做什么的”

“你呢?”

粗工作不思量在他人阐明之前说称,就如刚刚接触QQ时少单素不相识网友都非思首先独透露名字,僵持了一会晚两者及一致,留给彼此假的名字。

其从来不表现出男女气,没有嫌弃我是这样的分神,这吃自己道它们该于我小充分了碰。

“刚过实习期,正式在柜上班”

深受我操心的无是学生党和上班族的比,而是基本上的岁我偏偏还地处学生时期。没敢问它底年龄,不只是坐这么非绝礼貌,更是以忌惮它会和自身一般生,保持同样种隐秘才见面吃人某些安慰。

“好吧!我才刚刚跨入大学之家。对了,你模仿的凡什么正儿八经及大学时。”

‘专业’先是赖当大学生的我们常常提的一个话题,遇到同学咨询一下,遇到学长学姐问一下,毕业生或上班族也未放开了。

“工商管理”

“巧了,我们基本上,我吧是工商大类的,财务管理。”如是找到了同行一样产生成千上万口舌使说。

得啊,好好努力吧!你莫明了现在找工作不行难之,上学时必然要是完美学才会争取到机会”

我弗是无掌握找工作大为难,只是没经历过耳。过来人或者放弃者总会告诫正在坚持的人口若是精彩努力,却一个凡是糊弄过关,另一个则害怕。

“嗯,我会竭尽全力的,不能够为大学时白白浪费。”一致句坚信未来底语给自己说之略微敷衍感。

“等会见自我就算使错过上课了,有空再聊。”确实是去教授了,只不过恰好不知晓该如何聊下去。

“那好,赶紧去吧,不打搅您读书了”

那不行拉后许久并未再聊过,像有的微信好友一样,改了备注后将其收藏在通讯录的之一角落。

词向量嵌入表示,比独热编码词语语义更增长。词汇表确定单词索引,找到正确词向量。序列填充相同长度,多单影评数据批量送入网。

*02

“有空也?想与你拉”

那天心情非常好,数学期中测试成绩十分顺心,消息来之刚好好,正愁这卖欢乐没人分享。

“当然有什么!刚刚完结这到之清收,接下去便双休日了呀!”习惯性的带动达少单欢乐之黄豆表情来抒发此时的心怀。

它们宛如没观看我的快乐,也许有再重要之行往自家诉说。

“我失恋了”未曾增大表情,但自己知肯定是泪流满面。

望子成龙赶紧折回刚刚发的信,但一度来不及,我为尚未还提起考试的业务,也并未指向眼前所说之口舌使道歉,就当是它没见到我之赏心悦目。

恋爱被的口对失恋还异常费劲,更不要说要一个人闯荡江湖的自了。但自我委对感情了解有,没道,理论者缺乏经验,但文化也较实践者丰富的大多。感情像是同街迷局,当局者迷,旁观者清。

“不是外恋爱还能够及地老天荒,你也不要太沉,我懂得你只是不甘付出的情愫。”自身尚未询问原因,不是无思了解,而是怕更招痛苦的想起。

“你说4年的情丝怎么说破就散,难道是自做错什么了呢”

“他说毕业后会出国进修两年,回来就算见面朝自己求婚,尽管异地恋很折腾,但本身情愿当客”

“四年之情愫没有两只月之相处,他是未是觉得跟本身以协同大麻烦给,所以若相差我”

屏幕及全都是它们的应对,满屏的自责。也好,如果立即是只宣泄口,我乐意听她拿方方面面不快乐都倾诉,尽管彼此未曾谋面,认识也尚无多久,但就算是不可知望有人陷入痛苦要坐任不随便。

“感情是个坏奇幻之事物,时间可以锻炼出情感,但日子未克看做衡量感情质量的业内;有时实在相爱的总人口倒不顶一同,却吃能聚拢在在了之人口赶上;为恋爱付出感情并未获收获的确让丁心有不甘,但付出感情的爱恋才是平段真正的恋爱,又何必后悔。”不知晓它们会客无会见认真体会这段理论,还是只是当作一种华丽的抚慰。

本身啊知道有道理,但可悲难以恢复,谢谢君放我诉说这些,希望不见面影响你的情绪”

“没事,有些好情人发出难言之隐都见面挑为自己倾诉,习惯了,希望而可知怪快走来阴影。”

“嗯,不聊了,我眷恋协调安静一宁静

“好,不打搅您了。”

脱离聊天界面,习惯性的触及起了情侣围,看到它们晒的一样布置像,穿在睡衣躺在沙发上捧起一盏红酒,一体面憔悴让丁看在都心疼。

数学 2

列标注模型,传入两独占位符,一输入数据data或序列,二目标值target或情绪。传入配置参数params对象,优化器。

*03

“心情好转没?”三龙了后自碰着慰问。

“还行吧!和经理请了借,打算放松几天”

“对,心情不好的上可出来旅游散散心!”

“其实吧,我是眷恋奶奶了,小时候爸妈就离婚了,爸一个人口出门打工,是婆婆把自一手带大的,后来婆婆一直矣,我却于外侧上学然后工作,一年也磨不了几乎糟下,挺亏欠其老人家的”

“你婆婆对君确实好,你为要命有孝的,只不过工作忙,老人家会明白的。”此刻自己吗想起了太婆,回忆起小时候跟奶奶一同生活的有些,瞬时为发出想回家之扼腕。

自我怀念回老家看看奶奶她老人家”

“这个主张不错,比旅游还有意。”

“踏上回家了路程。。。”朋友圈里又创新了初动态,我骨子里地接触了许,表示正胜利。

动态计算时批数量列长度。数据单个张量形式,各班以尽丰富影评长度补0。绝对值最老值缩减词向量。零向量,标量0。实型词向量,标量大于0实数。tf.sign()离散为0要么1。结果沿时间步相加,得到序列长度。张量长度及批判数量容量相同,标量表示序列长度。

*04

“怎么样?回家的痛感还不易吧!”自我已开始思念关心它底情怀。

哦,吃到了奶奶包之饺子,是自家超喜欢吃的

“可以,趁回家,要多需要几上吧!”

“嗯,肯定会的”

我莫再回复什么,怕会打扰它们不错的回家生,希望回家会康复愈她底痛,我起悄悄地祝愿这号素未谋面的爱侣。

它回家的老三天又平等次发紧急的音信“没事也?我思念以及公拉”诸如此类的信息让自身恐惧,不知接下去将有什么样的工作。

“嗯,一直在啊,你说吧!”其实以惦记“你说吧,我做好了心理准备”

“奶奶突然患倒了,我大恐惧”

“啊!她老人家现在如何?好点了吧?”

“在诊所躺着,医生说用做手术”

“你变太担心,奶奶一定会没事的。”

“你爹回家了吧?”

“正在赶返的中途”

恐情绪便如病毒,情感柔弱之人数容易遭遇感染,此时的自家逐渐沦为同一种植莫名的恐怖和无助之中,只想等着好运的光临。

次龙她作来消息“而现在需要鞋子穿吧

其实没悟出它底开场白竟是这么,不过自己吧只好顺着它的思绪“怎了,为何问这个?

“没事,就是婆婆的手术费有点高昂,爸爸是卖鞋的,问问亲朋好友来没有起要之,也实际上想不有别的艺术了”

“这样啊,数学鞋子的款式都是何许的?”向没因为这种方法购置过东西。

自己让你发几张样图,等下”

即时几双入生穿越的,原价都比贵,亲情价全都卖300,你看哪对较相符你”

“嗯,好好,看中了被你回信。”

自身生选择恐惧症,在网上购物的早晚,总是纠结好老才见面操纵请哪个。从牌子到款式更至价格层层把关,这种复杂的次于我采购的欣慰。

自身管那么几慢鞋子的样图发给一个接头鞋子的冤家,他说有接触正是,然后一发从自我口中了解及鞋子出于微信好友,他立马惊呆了。

“兄弟,你毛骨悚然是让人骗了,你不了解现在微信里推销的覆辙出多可怜,去网上搜一下微信好友卖茶叶之骗局,就明白您现在高居什么地步。”

此是贩卖鞋,又休是大众化的贩卖茶叶,肯定不见面同样的。心里这样想,但眼下或者点进百度探索这么丰富时吧的交流到底冷暗藏在什么的情。

以及一个词条,各种不同的真人真事案例,不同之版都为了跟一个目的。或许有情渗入的钩才再次爱达成目的吧,我看来了入自己之模板,但还是不忍把团结填写充进去。

设若这是如出一辙集骗局,她怎么可能一直在在故事中;如果是为推销产品,走上前之故事之丁自然不止自己一个,她能拿如此多不同之人数还记住也?还是当成一个人口来聊。总之这样的推销道多荒谬啊,整天把好位于在故事被。

可是还要不得不承认,她根本没询问过自家的活是什么样的;如果我不自己介绍,恐怕名字她都非会问;既然是只要交朋友,那么自己的总体想法及感为何它还要无思量询问,而还要将团结之酸楚揭露给我看。这整个都起接触矛盾,不是一个理想之故事。

数学 3

使用params对象定义单元类型及单元数量。length属性指定为RNN提供批数量最多行数。获取每个阵最后在性值,送入softmax层。因各个条影评长度不同,批数量每个班RNN最后相关输出活性值有异索引。在时刻步维度(批数量形状sequences*time_steps*word_vectors)建立目录。tf.gather()沿第1维建立目录。输出活性值形状sequences*time_steps*word_vectors前片维扁平化(flatten),添加序列长度。添加length-1,选择最后有效时间步。

*05

“下个月之家用老爸还尚无起来,这个月或者难保障,这款鞋子先休息一缓,不好意思,怪我就是只学生。”

“没关系,等考虑好了重复来”

便这么相互沉默了一个星期,我没敢问和祖母的病状,似乎好的疑虑带来了多少亏欠,只能成功的虽是私自地祝福。

“对不起,我真正做不交他俩所说的那么。”附加了一个再见的黄豆表情,那是聊天以来它首先糟用到表情,也是最终一赖。

自开始分析她说的末尾一句子话,“她们”应该是像卖茶女一样的人口,她照可重复纠缠直至上目的,但它挑选放弃,让故事就是这个结果。

最好的诠释莫过于出自问题提出者之口,然而我了解即便鼓起勇气再次拿故事上编,也会起“发送对象证实”把好的话语反弹过来给好再次斟酌一边。


新兴自己同朋友说话起当时宗事,他说马上就是同样集骗局,只是自我深深内部也绝非走及边。

本人说“这不是一致会骗局,更如是故事,我近,却被叙故事的人数自毁了最后”。

数学 4

梯度裁剪,梯度值限制以合理界定外。可用任何中分类有义代价函数,模型输出可用所有品类概率分布。增加梯度裁剪(gradient
clipping)改善学习结果,限制最要命权值更新。RNN训练难度好,不同超参数搭配不当,权值极容易发散。

TensorFlow支持优化器实例compute_gradients函数推演,修改梯度,apply_gradients函数应用权值变化。梯度分量小于-limit,设置-limit;梯度分量在limit,设置limit。TensorFlow导数可取None,表示有变量和代价函数没有涉嫌,数学及承诺为零向量但None利于内部性能优化,只需要传回None值。

影评逐个单词送入循环神经网络,每个日子步由词向量构成批数量。batched函数查找词向量,所有班长度上一起。训练模型,定义超参数、加载数据集和词向量、经过预处理训练批数量运行模型。模型成功训练,取决网络布局、超参数、词向量质量。可自从skip-gram模型word2vec色(https://code.google.com/archive/p/word2vec/
)、斯坦福NLP研究组Glove模型(https://nlp.stanford.edu/projects/glove
),加载预训练词向量。

Kaggle 开放修竞赛(https://kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial
),IMDB影评数据,与他人比较预测结果。

    import tarfile
    import re

    from helpers import download


    class ImdbMovieReviews:

        DEFAULT_URL = \
        'http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz'
        TOKEN_REGEX = re.compile(r'[A-Za-z]+|[!?.:,()]')

    def __init__(self, cache_dir, url=None):
        self._cache_dir = cache_dir
        self._url = url or type(self).DEFAULT_URL

        def __iter__(self):
            filepath = download(self._url, self._cache_dir)
            with tarfile.open(filepath) as archive:
                for filename in archive.getnames():
                    if filename.startswith('aclImdb/train/pos/'):
                        yield self._read(archive, filename), True
                    elif filename.startswith('aclImdb/train/neg/'):
                        yield self._read(archive, filename), False

        def _read(self, archive, filename):
            with archive.extractfile(filename) as file_:
                data = file_.read().decode('utf-8')
                data = type(self).TOKEN_REGEX.findall(data)
                data = [x.lower() for x in data]
                return data

    import bz2
    import numpy as np


    class Embedding:

        def __init__(self, vocabulary_path, embedding_path, length):
            self._embedding = np.load(embedding_path)
            with bz2.open(vocabulary_path, 'rt') as file_:
                self._vocabulary = {k.strip(): i for i, k in enumerate(file_)}
            self._length = length

        def __call__(self, sequence):
            data = np.zeros((self._length, self._embedding.shape[1]))
            indices = [self._vocabulary.get(x, 0) for x in sequence]
            embedded = self._embedding[indices]
            data[:len(sequence)] = embedded
            return data

        @property
        def dimensions(self):
            return self._embedding.shape[1]

    import tensorflow as tf

    from helpers import lazy_property


    class SequenceClassificationModel:

        def __init__(self, data, target, params):
            self.data = data
            self.target = target
            self.params = params
            self.prediction
            self.cost
            self.error
            self.optimize

        @lazy_property
        def length(self):
            used = tf.sign(tf.reduce_max(tf.abs(self.data), reduction_indices=2))
            length = tf.reduce_sum(used, reduction_indices=1)
            length = tf.cast(length, tf.int32)
            return length

        @lazy_property
        def prediction(self):
            # Recurrent network.
            output, _ = tf.nn.dynamic_rnn(
                self.params.rnn_cell(self.params.rnn_hidden),
                self.data,
                dtype=tf.float32,
                sequence_length=self.length,
            )
            last = self._last_relevant(output, self.length)
            # Softmax layer.
            num_classes = int(self.target.get_shape()[1])
            weight = tf.Variable(tf.truncated_normal(
                [self.params.rnn_hidden, num_classes], stddev=0.01))
            bias = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[num_classes]))
            prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(last, weight) + bias)
            return prediction

        @lazy_property
        def cost(self):
            cross_entropy = -tf.reduce_sum(self.target * tf.log(self.prediction))
            return cross_entropy

        @lazy_property
        def error(self):
            mistakes = tf.not_equal(
                tf.argmax(self.target, 1), tf.argmax(self.prediction, 1))
            return tf.reduce_mean(tf.cast(mistakes, tf.float32))

        @lazy_property
        def optimize(self):
            gradient = self.params.optimizer.compute_gradients(self.cost)
            try:
                limit = self.params.gradient_clipping
                gradient = [
                    (tf.clip_by_value(g, -limit, limit), v)
                    if g is not None else (None, v)
                    for g, v in gradient]
            except AttributeError:
                print('No gradient clipping parameter specified.')
            optimize = self.params.optimizer.apply_gradients(gradient)
            return optimize

        @staticmethod
        def _last_relevant(output, length):
            batch_size = tf.shape(output)[0]
            max_length = int(output.get_shape()[1])
            output_size = int(output.get_shape()[2])
            index = tf.range(0, batch_size) * max_length + (length - 1)
            flat = tf.reshape(output, [-1, output_size])
            relevant = tf.gather(flat, index)
            return relevant

    import tensorflow as tf

    from helpers import AttrDict

    from Embedding import Embedding
    from ImdbMovieReviews import ImdbMovieReviews
    from preprocess_batched import preprocess_batched
    from SequenceClassificationModel import SequenceClassificationModel

    IMDB_DOWNLOAD_DIR = './imdb'
    WIKI_VOCAB_DIR = '../01_wikipedia/wikipedia'
    WIKI_EMBED_DIR = '../01_wikipedia/wikipedia'


    params = AttrDict(
        rnn_cell=tf.contrib.rnn.GRUCell,
        rnn_hidden=300,
        optimizer=tf.train.RMSPropOptimizer(0.002),
        batch_size=20,
    )

    reviews = ImdbMovieReviews(IMDB_DOWNLOAD_DIR)
    length = max(len(x[0]) for x in reviews)

    embedding = Embedding(
        WIKI_VOCAB_DIR + '/vocabulary.bz2',
        WIKI_EMBED_DIR + '/embeddings.npy', length)
    batches = preprocess_batched(reviews, length, embedding, params.batch_size)

    data = tf.placeholder(tf.float32, [None, length, embedding.dimensions])
    target = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])
    model = SequenceClassificationModel(data, target, params)

    sess = tf.Session()
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    for index, batch in enumerate(batches):
        feed = {data: batch[0], target: batch[1]}
        error, _ = sess.run([model.error, model.optimize], feed)
        print('{}: {:3.1f}%'.format(index + 1, 100 * error))

 

参考资料:
《面向机器智能的TensorFlow实践》

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本身之微信公众号:qingxingfengzigz
本人太太张幸清的微信公众号:qingqingfeifangz

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