CRF和LSTM 模型在序列标注上的优劣？

2023-03-31

序列标注是一种重要的自然语言处理任务，通常用于实体识别、命名实体识别、分词、词性标注等。在序列标注中，CRF和LSTM是两种常用的模型，本文将比较它们在序列标注上的优劣。 一、CRF 条件随机场（CRF）是一种无向 ...

神经网络损失函数由多部分组成怎么设置权重？

2023-03-31

神经网络的损失函数通常由多个部分组成，每个部分对应着不同的训练目标。例如，在图像分类中，我们可能希望最小化分类错误率和正则化项，因为过拟合会导致模型在测试集上表现不佳。在语音识别中，我们还可以添加协同 ...

如果一个神经网络的总loss＝loss1＋loss2，那么这个网络是如何反向传递更新loss1的呢?

2023-03-31

在神经网络中，我们通常使用反向传播算法来训练模型。该算法的目的是通过计算误差函数关于参数梯度来更新网络参数，以最小化误差。 在一个神经网络总loss=loss1+loss2的情况下，我们需要确定如何反向传播和更新loss1 ...

为什么神经网络具有泛化能力？

2023-03-30

神经网络是一种计算模型，它通过学习输入数据的特征，自动提取和表达数据中的规律，并能够推广到未见过的数据中。这种能力被称为泛化能力。 神经网络的泛化能力可以归结为以下几个原因： 模型参数的优化 神经网络 ...

卷积神经网络卷积层后一定要跟激活函数吗？

2023-03-30

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种用于图像、音频等数据的深度学习模型。CNN中的卷积层(Convolutional Layer)是其中最重要的组成部分之一，它通过应用卷积核(Kernel)来提取图像中的特征。 在卷 ...

卷积神经网络训练时loss突然增大是什么原因？

2023-03-30

卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。在训练CNN时，我们通常使用反向传播算法来更新网络参数，并通过监控损失函数的变化来评估模型的性能。在训练过 ...

如何将卷积神经网络应用在一维时间序列数据上？

2023-03-30

卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，通常用于处理图像数据，但它也可以应用于一维时间序列数据。在本文中，我们将探讨如何将卷积神经网络应用于一维时间序列数据，并介绍一些常见的技术和方法。 什么是一维时间 ...

训练神经网络时，训练集loss下降，但是验证集loss一直不下降，这怎么解决呢？

2023-03-30

在机器学习中，训练神经网络是一个非常重要的任务。通常，我们会将数据集分成训练集和验证集，用于训练和测试我们的模型。在训练神经网络时，我们希望看到训练集的损失值（loss）不断下降，这表明随着时间的推移，模 ...

LSTM模型后增加Dense（全连接）层的目的是什么？

2023-03-28

LSTM模型是一种用于处理时序数据的深度学习模型，它能够有效地捕捉时间上的依赖关系。然而，在一些应用场景中，单纯使用LSTM模型可能无法达到预期的效果，这时候可以考虑在LSTM模型后增加Dense（全连接）层来进一步 ...

为什么lstm在时序预测上表现不及传统算法？

2023-03-27

LSTM是一种递归神经网络，通常被用于时序预测任务。它可以捕获长期依赖性，因为它具有内存单元来记住过去的信息。然而，在实践中，我们发现在某些情况下，LSTM要比传统的基于统计学方法的算法表现差。 在本文中，我 ...

图神经网络（GNN）现在可以研究的方向有哪些呢？

2023-03-27

图神经网络（GNN）是近年来机器学习领域中备受关注的一种新型神经网络结构。它主要用于处理图数据，并且在社交网络、生物信息学和交通路网等领域有着广泛的应用。目前，GNN的研究方向涵盖了多个领域，本文将从以下几 ...

为什么有的神经网络加入注意力机制后效果反而变差了？

2023-03-23

注意力机制是一种在神经网络中应用广泛的技术，能够帮助模型更好地理解输入数据，提高模型的性能和精度。然而，有时候加入注意力机制后模型的效果并没有得到明显的提升，甚至会变差。那么，为什么有的神经网络加入注 ...

神经网络中的偏置（bias）究竟有什么用？

2023-03-23

神经网络中的偏置（bias）是一个常数，它被添加到每个神经元的加权输入中。虽然它只是一个小的常数项，但却在神经网络的学习过程中起着重要的作用。在本文中，我们将详细探讨偏置的作用及其在神经网络中的重要性。 ...

神经网络如何进行回归预测？

2023-03-23

神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法，具有强大的非线性建模能力和自适应性。在回归预测问题中，神经网络通常被用来对输入数据进行函数拟合，从而预测相关的输出值。本文将介绍神经网络进行回归预测 ...

LSTM里Embedding Layer的作用是什么？

2023-03-22

LSTM是一种经典的循环神经网络，已经广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像生成等领域。在LSTM中，Embedding Layer（嵌入层）是非常重要的一部分，它可以将输入序列中的每个离散变量映射成一个连续向量，从而便于 ...

如何实现用遗传算法或神经网络进行因子挖掘？

2023-03-22

因子挖掘是指从数据中寻找影响目标变量的关键因素，它在金融、医学、生物等领域都有广泛的应用。遗传算法和神经网络是两种常用的因子挖掘方法。本文将介绍如何使用这两种方法进行因子挖掘，并对其优缺点进行分析。 ...

pytorch如何设置batch-size和num_workers，避免超显存, 并提高实验速度？

2023-03-22

PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，在使用过程中，设置 Batch Size 和 Num Workers 是非常重要的。Batch Size 与 Num Workers 的设置关系到 GPU 内存的使用和训练速度。 在 PyTorch 中，通过 DataLoader 对数据 ...

如何用神经网络实现连续型变量的回归预测？

2023-03-22

神经网络是一种强大的机器学习工具，已被广泛应用于各种预测和分类问题。其中一个常见的应用是使用神经网络进行连续型变量的回归预测。本文将介绍如何使用神经网络完成这个任务。 数据准备 首先，我们需要准备数据 ...

机器学习算法中 GBDT 和 XGBOOST 的区别有哪些？

2023-03-22

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前机器学习领域中非常流行的算法。两种算法都采用了 boosting 方法来提高分类或回归效果，但在实现细节上还是有一些区别的 ...

如何理解神经网络中通过add的方式融合特征？

2023-03-15

神经网络是一种模拟人脑的计算模型，具有自主学习和自我调整的能力。在神经网络中，融合特征的方式有很多种，其中通过add的方式进行特征融合是比较常见的方法。 在神经网络中，每层都会提取出输入数据的一组特征，这 ...