模型结构与原理 1. 基于CNN的句子建模 这篇论文主要针对的是句子匹配(Sentence Matching)的问题，但是基础问题仍然是句子建模。首先，文中提出了一种基于CNN的句子建模网络，如下图： 图中灰色的部分表示对于长度较短的句子，其后面不足的部分填充的全是0值(Zero Padding)。 ...
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2018-05-26 18:46:30
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文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。 TextCNN的详细过程原理图见下： keras 代码： 说明如下： 输入层 如图所示，，假设句子有 n 个词，vector的维数为 k ，那么这个矩阵就是 n×k 的。 这个矩阵的类型可以是静态的(static)，也可以是动 ...
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2018-05-26 16:44:54
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Kalchbrenner’s Paper Kal的这篇文章引用次数较高，他提出了一种名为DCNN(Dynamic Convolutional Neural Network)的网络模型，在上一篇（Kim’s Paper）中的实验结果部分也验证了这种模型的有效性。这个模型的精妙之处在于Pooling的方 ...
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2018-05-26 16:37:58
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Recurrent Neural Network是在单个神经元上，除了输入与输出外，添加了一条Recurrent回路。如下图左侧，将前一时刻神经元的输出状态s，作为下一时刻的一个输入值，加权并入输入U中。这一操作使得，某一时刻神经元的输出状态s，依赖于之前各个时刻的状态st-1,st-2,...,s ...
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2018-05-26 10:42:24
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背景论文： Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks (https://arxiv.org/abs/1312.6082) 英文车牌迁移参考：http ...
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2018-05-21 10:29:58
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1. 基础模型 A. Sequence to sequence model：机器翻译、语音识别。（1. Sutskever et. al., 2014. Sequence to sequence learning with neural networks. 2. Cho et. al., 2014. ...
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2018-05-20 15:23:39
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0 引言 Stuttgart Neural Network Simulator（SNNS）是德国斯图加特大学开发的优秀神经网络仿真软件，为国外的神经网络研究者所广泛采用。斯图加特神经网络模拟器(SNNS)是一个图书馆。包含许多标准的神经网络实现方法及函数。这个包包装了SNNS功能，使其可以在r中使用 ...
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2018-05-19 19:39:13
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来源 数据库：http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=jsjyjyfz201309002 术语深度学习（deep learning, DL）深度神经网络（deep neural networks, DNN）浅层学习 ...
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2018-05-19 18:25:39
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Iris Classification Neural Network Neural Network formula derivation $$ \begin{align} a & = x \cdot w_1 \\ y & = a \cdot w_2 \\ & = x \cdot w_1 \cdot ...
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2018-05-19 15:39:46
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通过前面的理论学习，以及关于Error和weight的关系分析，得出的公式，练习做一个自己的神经网络，通过Python3.5： 跟随书上的python introduction，介绍下numpy中的zeros(): 结果是： [[1. 0.] [0. 2.] [0. 5.]] 可以用这个方法来生成矩 ...
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2018-05-18 15:49:36
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