序列模型用途介绍及数学符号

秒速五厘米 2023-05-30 06:18 6阅读 0赞

# 1. 序列模型用途 #

之所以要用到序列模型，是因为，在现实生活中，我们的很多数据都具有连续的关系，比如

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1.  语音识别：根据音频数据，识别为语言文本
2.  音乐生成：给定0个或某几个音节，自动生成歌曲
3.  情感分析：根据一段文本，来判断其情绪
4.  DNA序列分析：从给定的DNA序列中，标记出值得关注的某一段序列
5.  机器翻译：德语文本转英文
6.  视频行为识别：根据视频中一段连续的画面，判断画面中人的行为
7.  命名实体识别：识别出文本中的所有人名

# 2. 序列模型常用的数学符号 #

如下举一个例子：  
输入X：Harry Potter and Hermoine Granger invented a new spell.  
输出Y：1 1 0 1 1 0 0 0 0  
目标是识别给定句子中的人名，也就是所谓的实体词。

下图中用红色文字标注各个数学符号的含义：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3liZGVzaXJl_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

总结一下，圆括号表示第i个样本，尖括号表示某个样本中第t个值。

# 3. 用词典和one-hot编码表示文本 #

文字、单词无法直接进行计算，所以要转换为数字。下图就是转换步骤：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3liZGVzaXJl_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

1.  首先，要做一个字典，这里假设字典中含有10000个单词。
2.  然后，将输入文本中的每一个词，都找到其在字典中的位置，并映射为one-hot编码。
3.  比如Harry在字典中的位置（索引）是4075，则需要用一个10000维度的向量来表示Harry，这个向量在4075位置上的值为1，其他位置上的值为0。注意句子中的每一个单词都要用相同维度的向量来表示。

# 参考 #

*  Andrew Ng. deep learning class. sequence model.

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