• 理解递归神经网络-part1

    例如,我们用递归神经网络产生带某种顺序的手写数字,模仿艺术家的字迹,来对作品进行改进和重新评估。记忆增强神经网络 那么,我们怎样赋予神经网络以记忆呢?为了回答这个问题,我们来回顾一下基本的神经网络...
    文章 2018-04-15 1378浏览量
  • 想了解递归神经网络?这里一份入门教程

    递归神经网络入门教程 引言 递归神经网络是一类人工神经网络,可用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式,也可用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。递归网络可以说是最...
    文章 2017-08-01 940浏览量
  • TensorFlow系列专题(九):常用RNN网络结构及依赖...

    递归神经网络相较于循环神经网络有它一定的优势,当然这个优势只适用于某些特定场合。目前递归神经网络在自然语言处理和计算机视觉领域已经有所应用,并获得了一定的成功,但是由于其对输入数据的要求相对循环神经...
    文章 2018-11-19 1899浏览量
  • AI科技评论周刊:你没有想过,要成为一个AI领域的...

    递归神经网络也是人工神经网络中重要的一个种类,擅长用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式,或用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。递归网络可以说是最强大的神经...
    文章 2017-08-01 1047浏览量
  • Facebook通过10亿单词构建有效的神经网络语言模型

    该问题通常通过非参数化的计数统计模型来解决,但是目前基于递归神经网络的参数化模型已经被广泛应用于语言建模。2.如何使用Torch-rnnlib构建标准模型 Torch-rnnlib为递归神经网络的构建提供了三种不同的接口: 1)....
    文章 2017-07-10 1076浏览量
  • 如何深度理解RNN?——看图就好!

    训练神经网络有三个主要步骤。首先,它进行前向传递并进行预测。其次,它使用损失函数将预测与基础事实进行比较。损失函数输出一个错误值,该错误值是对网络执行得有多糟糕的估计。最后,它使用该误差值进行反向传播...
    文章 2018-09-22 3685浏览量
  • 【学习记录】《DeepLearning.ai》深度学习第一课:...

    序列数据:比如音频应用,一维时间序列,使用RNN,递归神经网络。对于语言类的,也是序列数据,经常更复杂的RNNs版本。对于自动驾驶等更复杂的应用,通常需要更多的CNN卷积神经网络,神经网络例:神经网络被应用于...
    文章 2021-09-02 435浏览量
  • 深度学习入门者必看:25个你一定要知道的概念

    递归神经网络中存在环的结构,这些神经元上的环状结构使得它们能够存储之前的数据一段时间,从而使得能够预测输出。与递归神经元相似,在RNN中隐藏层的输出会作为下一次的输入,如此往复经历t次,再将输出的结果传递...
    文章 2018-01-24 971浏览量
  • 改变世界的七大NLP技术,你了解多少?...

    用于情感分析的现代深度学习方法可用于形态学、语法和逻辑语义,其中最有效的是递归神经网络。顾名思义,递归神经网络开发的主要假设递归是描述语言的自然方式。递归在消歧方面很有用,助于某些任务引用特定的短语...
    文章 2018-07-26 5138浏览量
  • 27种神经网络简明图解:模型那么多,我该怎么选?

    递归神经网络可以通过“记住”前十个词来处理文本,LSTM长短时记忆网络可以通过“记住”许多帧之前发生的事情处理视频帧。LSTM网络也广泛用于写作和语音识别。存储单元实际上由一些元素组成,称为门,它们是递归性的...
    文章 2018-01-23 8584浏览量
  • 这些深度学习术语,你了解多少?...

    在进行最终预测之前,通常会在卷积神经网络或递归神经网络的输出之上添加仿射层。仿射层通常形式的y=f(Wx+b),其中x是该层的输入,W参数,b偏置向量,f是非线性激活函数。注意力机制 注意力机制受到人类视觉注意力...
    文章 2018-10-20 2101浏览量
  • 主流的深度学习模型哪些?

    自编码器是一种从名字上完全看不出和神经网络有什么关系的无监督神经网络,而且从名字上看也很难猜测其作用。让我们看一幅图了解它的工作原理… 如上图所示,Autoencoder主要有2个部分:1.编码器(Encoder)2.解码器...
    文章 2018-01-12 719浏览量
  • 一文了解LSTM和GRU背后的秘密(绝对没有公式)

    递归神经网络(RNN)具有短期记忆。如果序列足够长,他们将很难将信息从较早的时间步骤传送到后面的步骤。因此,如果你正在尝试对一段文本进行预测,RNN可能会从一开始就遗漏掉重要信息。在反向传播期间,递归神经网络...
    文章 2018-10-07 2247浏览量
  • 200种最佳机器学习教程汇总【史上最全】

    递归神经网络的不合理有效性(karpathy.github.io) 深入了解递归神经网络(nikhilbuduma.com) 强化学习 强化学习初学者入门及其实施指南(analyticsvidhya.com) 强化学习教程(mst.edu) 学习强化学习(wildml....
    文章 2018-09-15 5782浏览量
  • 从原理到实战 英伟达教你PyTorch搭建RNN(上)

    本文将带领大家在 PyTorch 上,实现一个 recurrent tracker 和 TreeLSTM 节点的结构递归神经网络,即 SPINN。对于相当多的主流深度学习框架,这是一个很难搭建的自然语言处理模型。这里我描述的实现部分做了 batch...
    文章 2017-08-02 1754浏览量
  • 一文看尽深度学习RNN:为啥就它适合语音识别、NLP与...

    结构递归神经网络 神经历史压缩机 长短期记忆网络(LSTM) 门控循环单元神经网络 神经图灵机 循环神经网络 首先来了解一下RNN的研究背景。普遍的看法是,循环在拓扑上赋予网络以记忆的特性。但还有一种理解RNN的更好...
    文章 2017-09-01 1256浏览量
  • Deep learning REVIEW-三位大牛的Nature

    右边是一个由英语到法语编码器-解码器递归神经网络学习的短语2D表示。可以观察到,语义上相似的单词或单词序列被映射到附近的表示。通过使用反向传播联合学习每个单词的表示和预测目标数量的函数(例如,用于语言...
    文章 2017-11-14 1824浏览量
  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(上)

    递归神经网络是建模时序数据的一种非常自然的方法。它们相当于每个时间片具有一个隐藏层的非常深的网络;除了它们在每个时间片上使用相同的权重并且它们在每个时间片都得到输入。它们能力长时间记住隐藏状态的信息...
    文章 2018-04-15 1669浏览量
  • Hinton向量学院推出神经ODE:超越ResNet 4大性能优势

    残差网络、递归神经网络解码器和标准化流(normalizing flows)之类模型,通过将一系列变化组合成一个隐藏状态(hidden state)来构建复杂的变换: 其中。这些迭代更新可以看作是连续变换的欧拉离散化。当我们向网络...
    文章 2018-06-21 1589浏览量
  • 【AI研究室】第1期|OtterTune来了,DBA真的要失业了么

    在大牛的眼中,递归神经网络的运作就像孩子们玩的手机游戏(也叫做华人耳语(私下传话),其实就是暗指递归神经网络是一个封闭的形式运作的。摩根大通机器学习与金融大数据指南 本文总结了J.P.摩根最新的280 页研究...
    文章 2017-06-07 10131浏览量
  • 深度学习必备手册(上)

    摘要:复盘递归神经网络,通过复盘,反思,让递归神经网络更完美!7.送机器学习电子书——(TensorFlow)RNN入门 摘要:本文作者正在写自己的新书《Machine Learning with TensorFlow》,这篇博文只是他新书的一小部分...
    文章 2017-10-04 36919浏览量
  • 数独游戏来解释循环关系网络(Recurrent Relation ...

    递归关系网络(RRN)是一个通用模块,它可以强大的关系推理能力来增强任何神经网络模型性能。我们认为关系推理对许多任务都很重要。例如,玩游戏,Go或Starcraft II,需要识别和推理游戏中的对象,以预测行动的...
    文章 2017-12-01 2976浏览量
  • LSTM:《Understanding LSTM Networks》的翻译并解读...

    几乎所有基于递归神经网络的激动人心的结果都是它们实现的。本文将探索这些LSTMs。The Problem of Long-Term Dependencies 长期依赖的问题One of the appeals of RNNs is the idea that they might be able to ...
    文章 2021-11-01 17浏览量
  • 能模仿韩寒小四写作的神奇递归神经网络(附代码)

    之所以我们展开这个字眼,因为递归神经网络每一层(或者我们叫做每个时间点t)到下一层(下一个时间点),其变换的过程(权重W)是一致的。举个例子说,如果我们关注的序列是包含5个单词的句子,递归神经网络将会依据...
    文章 2017-05-02 1995浏览量
  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(下)

    3.递归神经网络 为了理解RNN,我们需要对序列建模进行简要概述。将机器学习应用于序列时,我们通常希望将输入序列转换为位于不同域中的输出序列;例如,将一系列声压转换成一系列的单词。当没有单独的目标序列时,...
    文章 2018-04-15 1380浏览量
  • 深度学习12大常见问题解答(附答案)

    (3)前馈神经网络和递归神经网络之间有什么区别?(4)什么是激活特征函数?(5)什么是CNN,它有什么用途?(6)什么是池化?简述其工作原理。(7)什么是dropout层,为什么要dropout层?(8)什么是消失梯度...
    文章 2018-06-01 4373浏览量
  • 简单入门——深度学习笔记(Part II)

    递归神经张量网络(RNTN) 在尝试发现一组数据的分层结构时,RNTN表现更好。RNTN三个基本组件。分别为父组(根)、子组(叶)以及根与叶之间的连接。每个组是神经元的集合,其中神经元的数量取决于输入数据的复杂...
    文章 2017-07-12 1542浏览量
  • 改变世界的七大NLP技术,你了解多少?...

    首先,它将响应的生成的形式化为基于输入文本的潜在表示的解码过程,而编码和解码都是用递归神经网络实现的。NRM通过从微博服务收集的大量谈话数据进行训练。实验表明,NRM可以对超过75%的输入文本产生语法正确当...
    文章 2018-06-20 7044浏览量
  • 教你TensorFlow实现神经网络(附代码)

    例如,如果问题是序列生成,递归神经网络更适合,而如果它是一个图像相关的问题,你可能会采取卷积神经网络。硬件要求对于运行深度神经网络模型是至关重要的神经网络很早以前就被“发现”了,但是近年来,神经网络...
    文章 2017-11-27 5351浏览量
  • 转载:神经网络浅讲:从神经元到深度学习

    我们把需要计算的层次称之为“计算层”,并把拥有一个计算层的网络称之为“单层神经网络”。一些文献会按照网络拥有的层数来命名,例如把“感知器”称为两层神经网络。但在本文里,我们根据计算层的数量来命名。...
    文章 2017-07-07 4049浏览量
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