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1，為什么RNN 需要mask 輸入而CNN則不需要
2，cnn和cnn與bilstm對于多分類哪個精度高
3，rnn通常是采用什么方式對句子進行向量化
4，人工智能技術(shù)能夠解決商業(yè)問題的例子有哪些
5，在做語音識別時RNN和CNN各有什么優(yōu)缺點
6，序列標注任務(wù)常用方法
7，營業(yè)執(zhí)照封塑怎么去除
8，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的來源

1，為什么RNN 需要mask 輸入而CNN則不需要

關(guān)注問題寫回答1 個回答默認排序YJangoYJango日本會津大學(xué)人機界面實驗室博士在讀17 人贊同了該回答long dependence方面是LSTM的優(yōu)勢。比如句子“我在日本生活過五年，我可以說流利的日語”，單向LSTM可以在之前所說內(nèi)容的基礎(chǔ)上對當前內(nèi)容進行判斷，可以照顧到日本與日語之間的關(guān)系。雙向LSTM還可以基于未來的內(nèi)容判斷當前內(nèi)容。主要是這種判斷可以在整個句子之間進行。同時如果用LSTM做回歸的話，輸出不需要做后續(xù)處理就非常平滑。CNN的語音識別的特征（feature）通常是是頻譜圖（spectrogram），類似圖片識別的處理方式。同樣也可以利用filter size，基于過去和未來的信息判斷當前內(nèi)容。但由于size固定，long dependence方面不如LSTM。不過CNN可以同一信息用不同的feature m

我不會~~~但還是要微笑~~~：）

為什么RNN 需要mask 輸入而CNN則不需要

2，cnn和cnn與bilstm對于多分類哪個精度高

bilstm對于多分類精度高。BiLSTM：Bi-directionalLongShort-TermMemory的縮寫，是由前向LSTM與后向LSTM組合而成。可以看出其很適合做上下有關(guān)系的序列標注任務(wù)，因此在NLP中常被用來建模上下文信息。我們可以簡單理解為雙向LSTM是LSTM的改進版，LSTM是CNN的改進版。這里簡單說一下CNN，熟悉的可以直接跳過。CNN的意思是，為了預(yù)測最后的結(jié)果，我先用第一個詞預(yù)測，當然，只用第一個預(yù)測的預(yù)測結(jié)果肯定不精確，我把這個結(jié)果作為特征，跟第二詞一起，來預(yù)測結(jié)果；接著，我用這個新的預(yù)測結(jié)果結(jié)合第三詞，來作新的預(yù)測；然后重復(fù)這個過程；直到最后一個詞。這樣，如果輸入有n個詞，那么我們事實上對結(jié)果作了n次預(yù)測，給出了n個預(yù)測序列。整個過程中，模型共享一組參數(shù)。因此，CNN降低了模型的參數(shù)數(shù)目，防止了過擬合，同時，它生來就是為處理序列問題而設(shè)計的，因此，特別適合處理序列問題。LSTM對CNN做了改進，使得其能夠捕捉更長距離的信息。但是不管是LSTM還是CNN，都有一個問題，它是從左往右推進的，因此后面的詞會比前面的詞更重要。因此出現(xiàn)了雙向LSTM，它從左到右做一次LSTM，然后從右到左做一次LSTM，然后把兩次結(jié)果組合起來。

cnn和cnn與bilstm對于多分類哪個精度高

3，rnn通常是采用什么方式對句子進行向量化

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rnn通常是采用什么方式對句子進行向量化

4，人工智能技術(shù)能夠解決商業(yè)問題的例子有哪些

人工智能技術(shù)可以解決的商業(yè)問題其實有很多的，比如有：1、智能客服，智能客服主要的工作就是在人工換班或者是等待人太多的時候為客戶解決問題的。2、智能機器人，因為這種機器人是擁有簡單的智力并且可以自己移動，所以這種機器人可以做的工作非常多，比如可以提醒我們做一些事情，可以幫助做一些家務(wù)等等。3、智能機械，現(xiàn)在工廠中為了避免出現(xiàn)疲勞工作，進而發(fā)生事故的情況，會使用一些智能的機械來代替人工工作，不但可以長期的工作，不知疲勞，還可以保證合格率。實際上，人工智能技術(shù)可以做的事情有很多，不過由于現(xiàn)在還有一些沒有實現(xiàn)，所以在這里就不多介紹了，不過隨著人工智能的慢慢發(fā)展，不斷的研究，相信在以后會有更多的智能產(chǎn)品，來給人們的生活帶來更多的體驗。那下面就分享一些人工智能的知識，希望可以讓大家更了解人工智能。首先從自然語言處理原理到進階實戰(zhàn)的詞向量與詞嵌入方面來看TFIDF、Word2Vec算法、 Gensim模塊、Skip-gram、TF代碼實現(xiàn)Word2Vec算法項目、FastText、Word Embedding、深度學(xué)習(xí)用戶畫像項目。然后從自然語言處理原理到進階實戰(zhàn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與優(yōu)化方面來看有Vanilla RNN、Basic RNN實現(xiàn)MNIST手寫數(shù)字圖片識別、LSTM長短時記憶、GRU與雙向LSTM、電影評論情感分析案例、Seq2Seq、機器寫唐詩案例、CNN+LSTM+CRF、POS tagging詞性標注案例、 NER命名實體識別案例、孿生網(wǎng)絡(luò)、語義相似度分析案例。最后從自然語言處理原理到進階實戰(zhàn)的Transformer和Bert方面來看有Attention注意力機制、Attention算法流程、Transformer、Self-Attention機制、Multi-Head Attention、Bert、Bert as service開源項目。還有概率圖模型算法的貝葉斯分類有樸素貝葉斯分類器、拉普拉斯估計代碼實戰(zhàn)垃圾郵件分類；HMM算法有馬爾可夫過程、初始概率、轉(zhuǎn)移概率、發(fā)射概率、隱含馬爾可夫模型原理、維特比算法；最大熵模型有熵、條件熵、相對熵、互信息、最大熵模型算法原理、有約束條件的函數(shù)最優(yōu)化問題、最大熵和最大似然估計關(guān)系、IIS算法；CRF算法有條件隨機場的性質(zhì)條件隨機場的判別函數(shù)條件隨機場的學(xué)習(xí)條件隨機場的推斷CRF與HMM關(guān)系。

5，在做語音識別時RNN和CNN各有什么優(yōu)缺點

沙特阿拉伯國王什么時候來北京坊間再看看別人怎么說的。

6，序列標注任務(wù)常用方法

HMM 中，有5個基本元素：序列標志任務(wù)(NER) 對其的概念定義為：而以上的這些元素，都是可以從訓(xùn)練語料集中統(tǒng)計出來的。最后根據(jù)這些統(tǒng)計值，應(yīng)用維特比(viterbi) 算法，算出詞語序列背后的標注序列了，命名實體識別本質(zhì)上就是序列標注，只需要定義好對應(yīng)的標簽以及模式串，就可以從標注序列中提取出實體假設(shè)對于t時刻的一個詞公式就可寫作: 齊次馬爾科夫性假設(shè)：隱藏的馬爾科夫鏈在任意時刻t的狀態(tài)只依賴于其前一時刻的狀態(tài)，與其他時刻的狀態(tài)及觀測無關(guān)，也與時刻t無關(guān) 觀測獨立性假設(shè)：假設(shè)任意時刻的觀測只依賴于該時刻的馬爾科夫鏈的狀態(tài)，與其他觀測即狀態(tài)無關(guān).觀測概率的公式可以表達如下: 將發(fā)射概率和轉(zhuǎn)移概率相結(jié)合,得到整個句子最后的公式: 相對于HMM，CRF有兩個優(yōu)勢令是觀測序列，是狀態(tài)序列，是 CRF 模型的參數(shù)，則的條件概率是：其中是 CRF 特征函數(shù)集，加上正則化項，在做對數(shù)變換就得到 CRF 訓(xùn)練的目的是求解令最大化的應(yīng)用于NER中的BiLSTM-CRF模型主要由Embedding層（主要有詞向量，字向量以及一些額外特征），雙向LSTM層，以及最后的CRF層構(gòu)成。實驗結(jié)果表明biLSTM-CRF已經(jīng)達到或者超過了基于豐富特征的CRF模型，成為目前基于深度學(xué)習(xí)的NER方法中的最主流模型。在特征方面，該模型繼承了深度學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢，無需特征工程，使用詞向量以及字符向量就可以達到很好的效果，如果有高質(zhì)量的詞典特征，能夠進一步獲得提高正常 CNN 的filter，都是作用在輸入矩陣一片連續(xù)的區(qū)域上，不斷sliding做卷積。 dilated CNN 為這個filter增加了一個 dilation width ，作用在輸入矩陣的時候，會skip所有 dilation width 中間的輸入數(shù)據(jù)；而filter本身的大小保持不變，這樣filter獲取到了更廣闊的輸入矩陣上的數(shù)據(jù)，看上去就像是膨脹了一般。具體使用時， dilated width 會隨著層數(shù)的增加而指數(shù)增加。這樣隨著層數(shù)的增加，參數(shù)數(shù)量是線性增加的，而 receptive field 卻是指數(shù)增加的，可以很快覆蓋到全部的輸入數(shù)據(jù)。圖中可見感受域是以指數(shù)速率擴大的。原始感受域是位于中心點的1x1區(qū)域：對應(yīng)在文本上，輸入是一個一維的向量，每個元素是一個 character embedding ： IDCNN 對輸入句子的每一個字生成一個 logits ，這里就和 BiLSTM 模型輸出 logits 完全一樣，加入 CRF 層，用 Viterbi 算法解碼出標注結(jié)果，在 BiLSTM 或者 IDCNN 這樣的網(wǎng)絡(luò)模型末端接上 CRF 層是序列標注的一個很常見的方法。 BiLSTM 或者 IDCNN 計算出的是每個詞的各標簽概率，而 CRF 層引入序列的轉(zhuǎn)移概率，最終計算出loss反饋回網(wǎng)絡(luò) BERT模型+全連接層：BERT的encoding vector通過 FC layer 映射到標簽集合后，單個token的output vector經(jīng)過Softmax處理，每一維度的數(shù)值就表示該token的詞性為某一詞性的概率?；诖藬?shù)據(jù)便可計算loss并訓(xùn)練模型。但根據(jù) BiLSTM+CRF 模型的啟發(fā)，在 BERT+FC layer 的基礎(chǔ)上增加 CRF layer 加入一些約束來保證最終的預(yù)測結(jié)果是有效的。這些約束可以在訓(xùn)練數(shù)據(jù)時被CRF層自動學(xué)習(xí)得到，從而減少預(yù)測錯誤的概率 BiLSTM+CRF 優(yōu)點是泛化能力強；缺點是需要大量的標注樣本。在樣本很少的情況下，效果會很不理想。為了更快速地實現(xiàn)一個實體提取器，提高系統(tǒng)易用性，可以采用遷移學(xué)習(xí) 的思想，在先驗知識的基礎(chǔ)上進行模型訓(xùn)練，從而使用 BERT+BiLSTM+CRF 同樣的，輸入是wordPiece tokenizer得到的 tokenid ，進入Bert預(yù)訓(xùn)練模型抽取豐富的文本特征得到的輸出向量，輸出向量過 BiLSTM 從中提取實體識別所需的特征，得到的向量，最終進入 CRF 層進行解碼，計算最優(yōu)的標注序列 NLP新人，歡迎大家一起交流，互相學(xué)習(xí)，共同成長~~

7，營業(yè)執(zhí)照封塑怎么去除

制作需要的水印圖片，獲取相應(yīng)的水印信息，如傾斜，大小比率，顏色，圖片中水印與水印的距離等。收集相應(yīng)的沒有水印的營業(yè)執(zhí)照圖片； b．搭建pix2pixhd模型，修改相應(yīng)訓(xùn)練參數(shù)； c．對于輸入的圖像，添加水印合成模塊，設(shè)置透明度，傾斜等信息,將制作好的水印覆蓋到圖片相應(yīng)的位置； d．執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)，得到輸出圖片，計算損失函數(shù)值，更新網(wǎng)絡(luò)； e．重復(fù)c,d步驟，直至網(wǎng)絡(luò)收斂，訓(xùn)練完成；圖片文字塊檢測 ? a．采用vgg-16網(wǎng)絡(luò)提取特征； b. 類別的標定：雙向lstm層判斷是否為文字塊rpn_score，并獲取與真實文字塊距離的信息rpn_bbox； c.通過rpn_score及rpn_bbox信息獲取圖片中文字塊的信息; 圖片文字塊識別 a.訓(xùn)練樣本的生成，收集營業(yè)執(zhí)照圖片，利用ctpn算法檢測到文字塊區(qū)域，利用邊緣檢測算法檢測到圖片邊緣及非平滑區(qū)域。將這兩種區(qū)域的像素點用周圍范圍內(nèi)的非該區(qū)域的點的平均值替換掉，左右寫入文字的背景圖片；； b．特征提取,5conv+3maxpooling+3bn,利用卷積獲取局部信息，在更高層將局部的信息綜合起來就得到了全局的信息；利用pooling進行降維操作； c．序列的標定：雙向lstm層獲得屬于每個類別的概率； d．翻譯層：去除重復(fù)的識別結(jié)果及非字符；圖像去水印效果圖: ??????

剪刀把邊緣剪開然后拿壁紙刀一劃就開了。

8，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的來源

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)起源于上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），包含有輸入層、輸出層和一個隱藏層。輸入的特征向量通過隱藏層變換到達輸出層，由輸出層得到分類結(jié)果。但早期的單層感知機存在一個嚴重的問題——它對稍微復(fù)雜一些的函數(shù)都無能為力（如異或操作）。直到上世紀八十年代才被Hition、Rumelhart等人發(fā)明的多層感知機克服，就是具有多層隱藏層的感知機。多層感知機可以擺脫早期離散傳輸函數(shù)的束縛，使用sigmoid或tanh等連續(xù)函數(shù)模擬神經(jīng)元對激勵的響應(yīng)，在訓(xùn)練算法上則使用Werbos發(fā)明的反向傳播BP算法。這就是現(xiàn)在所說的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)直接決定了它對現(xiàn)實的刻畫能力 ——利用每層更少的神經(jīng)元擬合更加復(fù)雜的函數(shù)。但問題出現(xiàn)了——隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的加深，優(yōu)化函數(shù)越來越容易陷入局部最優(yōu)解，并且這個“陷阱”越來越偏離真正的全局最優(yōu)。利用有限數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深層網(wǎng)絡(luò)，性能還不如較淺層網(wǎng)絡(luò)。同時，另一個不可忽略的問題是隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增加， “梯度消失”現(xiàn)象更加嚴重。（具體來說，我們常常使用sigmoid作為神經(jīng)元的輸入輸出函數(shù)。對于幅度為1的信號，在BP反向傳播梯度時，每傳遞一層，梯度衰減為原來的0.25。層數(shù)一多，梯度指數(shù)衰減后低層基本上接受不到有效的訓(xùn)練信號。） 2006年，Hition提出了深度學(xué)習(xí)的概念，引發(fā)了深度學(xué)習(xí)的熱潮。具體是利用預(yù)訓(xùn)練的方式緩解了局部最優(yōu)解的問題，將隱藏層增加到了7層，實現(xiàn)了真正意義上的“深度”。 DNN形成為了克服梯度消失，ReLU、maxout等傳輸函數(shù)代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式。結(jié)構(gòu)跟多層感知機一樣，如下圖所示：我們看到全連接DNN的結(jié)構(gòu)里下層神經(jīng)元和所有上層神經(jīng)元都能夠形成連接，從而導(dǎo)致參數(shù)數(shù)量膨脹。假設(shè)輸入的是一幅像素為1K*1K的圖像，隱含層有1M個節(jié)點，光這一層就有10^12個權(quán)重需要訓(xùn)練，這不僅容易過擬合，而且極容易陷入局部最優(yōu)。 CNN形成由于圖像中存在固有的局部模式（如人臉中的眼睛、鼻子、嘴巴等），所以將圖像處理和神將網(wǎng)絡(luò)結(jié)合引出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN。CNN是通過卷積核將上下層進行鏈接，同一個卷積核在所有圖像中是共享的，圖像通過卷積操作后仍然保留原先的位置關(guān)系。通過一個例子簡單說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們需要識別一幅彩色圖像，這幅圖像具有四個通道ARGB（透明度和紅綠藍，對應(yīng)了四幅相同大小的圖像），假設(shè)卷積核大小為100*100，共使用100個卷積核w1到w100(從直覺來看，每個卷積核應(yīng)該學(xué)習(xí)到不同的結(jié)構(gòu)特征)。用w1在ARGB圖像上進行卷積操作，可以得到隱含層的第一幅圖像;這幅隱含層圖像左上角第一個像素是四幅輸入圖像左上角100*100區(qū)域內(nèi)像素的加權(quán)求和，以此類推。同理，算上其他卷積核，隱含層對應(yīng)100幅“圖像”。每幅圖像對是對原始圖像中不同特征的響應(yīng)。按照這樣的結(jié)構(gòu)繼續(xù)傳遞下去。CNN中還有max-pooling等操作進一步提高魯棒性。注意到最后一層實際上是一個全連接層，在這個例子里，我們注意到輸入層到隱藏層的參數(shù)瞬間降低到了100*100*100=10^6個！這使得我們能夠用已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到良好的模型。題主所說的適用于圖像識別，正是由于CNN模型限制參數(shù)了個數(shù)并挖掘了局部結(jié)構(gòu)的這個特點。順著同樣的思路，利用語音語譜結(jié)構(gòu)中的局部信息，CNN照樣能應(yīng)用在語音識別中。 RNN形成 DNN無法對時間序列上的變化進行建模。然而，樣本出現(xiàn)的時間順序?qū)τ谧匀徽Z言處理、語音識別、手寫體識別等應(yīng)用非常重要。為了適應(yīng)這種需求，就出現(xiàn)了大家所說的另一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN。在普通的全連接網(wǎng)絡(luò)或CNN中，每層神經(jīng)元的信號只能向上一層傳播，樣本的處理在各個時刻獨立，因此又被成為前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feed-forward Neural Networks)。而在RNN中，神經(jīng)元的輸出可以在下一個時間段直接作用到自身，即第i層神經(jīng)元在m時刻的輸入，除了(i-1)層神經(jīng)元在該時刻的輸出外，還包括其自身在(m-1)時刻的輸出！表示成圖就是這樣的：為方便分析，按照時間段展開如下圖所示：（t+1）時刻網(wǎng)絡(luò)的最終結(jié)果O（t+1）是該時刻輸入和所有歷史共同作用的結(jié)果！這就達到了對時間序列建模的目的。RNN可以看成一個在時間上傳遞的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的深度是時間的長度!正如我們上面所說，“梯度消失”現(xiàn)象又要出現(xiàn)了，只不過這次發(fā)生在時間軸上。所以RNN存在無法解決長時依賴的問題。為解決上述問題，提出了LSTM（長短時記憶單元），通過cell門開關(guān)實現(xiàn)時間上的記憶功能，并防止梯度消失，LSTM單元結(jié)構(gòu)如下圖所示：除了DNN、CNN、RNN、ResNet（深度殘差）、LSTM之外，還有很多其他結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如因為在序列信號分析中，如果我能預(yù)知未來，對識別一定也是有所幫助的。因此就有了雙向RNN、雙向LSTM，同時利用歷史和未來的信息。事實上，不論是哪種網(wǎng)絡(luò)，他們在實際應(yīng)用中常常都混合著使用，比如CNN和RNN在上層輸出之前往往會接上全連接層，很難說某個網(wǎng)絡(luò)到底屬于哪個類別。不難想象隨著深度學(xué)習(xí)熱度的延續(xù)，更靈活的組合方式、更多的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將被發(fā)展出來。參考鏈接：https://www.leiphone.com/news/201702/ZwcjmiJ45aW27ULB.html

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雙向lstm，為什么RNN 需要mask 輸入而CNN則不需要

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