13 循环神经网络—序列模型,语言模型

目录

    • 1.序列模型
      • 序列数据
      • 统计工具
        • 自回归模型
        • 马尔可夫模型
        • 因果关系
      • 前向算法举例(根据过去的事件推测未来的事件)
        • 方案 A -马尔科夫假设
        • 方案 B -潜变量模型
      • 总结
      • 代码实现 使用马尔科夫假设 训练一个MLP
    • 2.文本预处理
      • 常见的文本预处理步骤
      • 代码实现
    • 3.语言模型
      • **使用计数来建模**
      • N 元语法
      • N 元语法的好处

1.序列模型

序列数据

  • 实际中很多数据是有时序结构的
  • 电影的评价随时间变化而变化
    • 锚定(anchoring)效应:拿奖后评分上升,直到奖项被忘记
    • 享乐适应(hedonic adaption):看了很多好电影后,人民的期望会变高
    • 季节性:贺岁片,暑期档
    • 导演,演员的负面新闻导致评分变低
  • 音乐,语言,文本和视频都是连续的
    • 标题“狗咬人”远没有“人咬狗”那么惊讶
  • 大地震发生后,很可能会有几次较小的余震
  • 人的互动是连续的,从网上吵架可以看出
  • 预测明天的股价要比填补昨天遗失的股价的困难

统计工具

**不独立的随机变量:**变量之间存在某种关联(在此之前都是假设独立的随机变量,变量之间是没有关联的)

  • 黄色表示从 x1 一直到 xT 的方向(xi 的概率依赖于 x1,…,x(i-1) 的概率,i >= 2 ),也就是说如果想要知道一个时序序列 T 时刻发生的事情,则需要知道在 T 时刻之前所有时刻发生的事

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