RNN（Recurrent Netural Network）循环神经网络，用来处理和预测序列数据，在语音识别，语言描述，翻译等领域有很好的运用。 传统神经网络结构如CNN是假设所有的input之间是相互独立的，output之间也相互独立，但实际中会存在由前面几个字去推测后面的词，这个时候CNN的假设 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-07 20:46:50
阅读次数：
195
一篇经典的讲解RNN的，大部分网络图都来源于此：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 每一层每一时刻的输入输出：https://www.cnblogs.com/lovychen/p/9368390.html ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-07 18:00:22
阅读次数：
651
转自：https://www.csdn.net/article/2015-06-05/2824880 LSTM递归神经网络RNN长短期记忆 摘要：根据深度学习三大牛的介绍，LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。本文由UCSD研究机器学习理论和应用的博士生Zachary Chase Lipto ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-06 13:44:08
阅读次数：
153
Ubuntu python3 TensorFlow实例：使用RNN算法实现对MINST-data数字集识别，最终识别准确率达96.875% PS：小白一个，初级阶段，从调试到实现，step by step. 由于没能及时保留原著作者文章来源，对此深表歉意！！！ 附录作者GitHub链接，以示尊重。 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-01 23:56:28
阅读次数：
212
author:佟学强 abstract 文章的标题想了很久，有点儿勉强了，因为让机器实现逻辑推理还差得远。在Ai领域里，目前统计学派和联结主义学派比较盛行，但是类脑学科还没突破，所以当下的Ai都是弱Ai。目前取得突破的基本都是在视觉和语音领域，nlp的进展非常缓慢。众所周知的人类两种智能归纳总结和演 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-07-29 20:05:37
阅读次数：
251
1、GRU概述 GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。 在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GR ...
分类：
其他好文 时间：
2018-07-27 10:50:57
阅读次数：
662
function out1 = plotroc(varargin) %PLOTROC Plot receiver operating characteristic. % % plotroc(targets,outputs) takes target data in 1-of-N form (each... ...
分类：
其他好文 时间：
2018-07-23 22:45:26
阅读次数：
288
如何用textgenrnn处理中文 1. 什么是textgenrnn? textgenrnn是建立在Keras和TensorFlow之上的，可用于生成 和`词级别`文本。网络体系结构使用注意力加权来加速训练过程并提高质量，并允许调整大量超参数，如RNN模型大小、RNN层和双向RNN。对细节感兴趣的读 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-07-22 19:20:16
阅读次数：
278
深度学习（DL）有三大模型：CNN，RNN，DBN（深度信念网络） RNN：Recurrent Neural Network RNN可以与记忆做类比，经验的累积。 读书破万卷下笔如有神！ RNN 当前产生的结果 是 <以前记忆> 和 <当前状态的叠加> RNN每一个输出与前面的输出建立起关联，以前面 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-07-21 20:34:47
阅读次数：
341
本篇文章的介绍了一个非常简单的门限RNN(gated recurrent neural network), 这里有两扇门horizontal/forget gate和vertical/input gate， 即 其中 （logistic sigmoid function） 下面假设输入数据xt满足如 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-07-18 23:40:10
阅读次数：
403
