https://www.jianshu.com/p/c0c5f1bdbb88 动机 其实差不多半年之前就想吐槽Tensorflow的seq2seq了（后面博主去干了些别的事情），官方的代码已经抛弃原来用静态rnn实现的版本了，而官网的tutorial现在还是介绍基于静态的rnn的模型，加bucket ...
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2018-09-26 14:54:28
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一：神经网络 技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。但早期的单层感知机存在一个严重的问题——它对稍微复杂一些的函数都无能为力（如异或操作）。直到上世纪八十年代才被Hition ...
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2018-09-15 16:39:45
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一、学习单步的RNN：RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state ...
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2018-09-12 20:13:34
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机器学习与算法面试太难？ 来源：https://mp.weixin.qq.com/s/GrkCvU2Ia_mEaQmiffLotQ作者：石晓文 八月参加了一些提前批的面试，包括阿里、百度、头条、贝壳、一点资讯等。整理了一些面试题，分享给大家。 一、机器学习基础题 1、LSTM的公式 2、RNN为什么 ...
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2018-09-06 11:04:23
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RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network） 什么是RNN？ RNN的目的是用来处理序列数据。RNN之所以称为循环神经网络，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。理论上，RNN能够对任何长度的序列数据进行处 ...
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2018-09-06 00:03:09
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一、前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。 二、CNN与RNN对比 1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2、相同点： 2.1. 传统神经网络的扩展。 2.2. 前向计算产生结果，反向计算模型更新。 2 ...
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2018-09-04 01:48:15
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Link of the Paper: https://arxiv.org/abs/1706.03762 Motivation: The inherently sequential nature of Recurrent Models precludes parallelization within ...
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2018-09-03 20:30:20
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对一张图片实现rnn操作，主要是通过先得到一个整体，然后进行切分，得到的最后input结果输出*_w[‘out’] + _b['out'] = 最终输出结果 第一步： 数据载入 第二步： 初始化参数 第三步： 构建RNN函数 第四步： 构建cost函数和准确度函数 第五步： 训练模型， 降低cost ...
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2018-09-02 02:13:46
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上一篇文章介绍了RNN的工作原理和在图像标注上的应用，这篇介绍RNN的变体LSTM。 要知道为什么会出现LSTM，首先来看RNN存在什么问题。RNN由于激活函数和本身结构的问题，存在梯度消失的现象，导致 （1）网络结构不能太深，不然深层网络的梯度可以基本忽略，没有起到什么作用，白白增加训练时间。 （ ...
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2018-09-02 02:13:21
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tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/ ...
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2018-08-27 16:05:35
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