1.什么是Tensorflow? Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。 它支持CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）算法，是目前在 Image，NLP 最流行的深度神经 ...
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2019-12-09 21:10:07
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***CA-RNN: Using Context-Aligned Recurrent Neural Networks for Modeling Sentence Similarity（CA-RNN：使用上下文对齐的递归神经网络建模句子相似度）*****论文通读：** ## 1. 概要： 大多数RNN ...
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2019-12-08 12:30:02
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?本分类是?然语?处理的?个常?任务，它把?段不定?的?本序列变换为?本的类别。它的?个?问题：使??本情感分类来分析?本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着?泛的应?。例如，我们可以分析?户对产品的评论并统计?户的满意度，或者分析?户对市场?情的情绪并?以预测接下来的?情。 这里将应?预训练的 ...
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2019-12-07 21:32:52
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序列模型问题 给定一个序列, 预测下一个出现的item. 如字迹预测, 语句单词预测, 行为预测等等. LSTM 网络 Long Short Term 网络，一般就叫做 LSTM ，是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是... ...
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2019-12-06 11:35:04
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序列模型问题 给定一个序列, 预测下一个出现的item. 如字迹预测, 语句单词预测, 行为预测等等. LSTM 网络 Long Short Term 网络，一般就叫做 LSTM ，是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是... ...
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2019-12-06 11:33:35
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循环神经网络（Recurrent Neural NetWork,RNN）是一种将节点定向连接成环的人工神经网络，其内部状态可以展示动态时序行为。 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络最初就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上来看，循环神经网络会记忆之前的信息 ...
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2019-12-01 19:09:34
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. 全连层 每个神经元输入： 每个神经元输出： （通过一个激活函数） 2. RNN（Recurrent Neural Network） 与传统的神经网络不通，RNN与时间有关。 3. LSTM（Long Short-Term Memory 长短期记忆） 作者：farmerspring 来源：CNBL ...
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2019-11-18 21:57:57
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原文地址：https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/83657993 RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。什么是序列呢？序列是一串有顺序的数据，比如某一条数据为 [x1,x2,x3,x ...
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2019-11-14 18:11:22
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基于知识图谱的视觉问答 前言 我们知道现在主流的VQA都是神经网络，特征序列输入RNN或者LSTM，基于注意力机制这样做一套，经典的如Show Attend and Tell、Top down Attention等，都是基于神经网络做的视觉问答，我这里基于知识图谱做的，所以势必牵扯到本体建模，由于时 ...
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2019-11-12 00:53:33
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在每个新单词产生后，该单词就被添加在之前生成的单词序列后面，这个序列会成为模型下一步的新输入。这种机制叫做自回归（auto-regression），同时也是令 RNN 模型效果拔群的重要思想。 GPT-2，以及一些诸如 TransformerXL 和 XLNet 等后续出现的模型，本质上都是自回归模 ...
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2019-11-11 00:41:20
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