lstm_cell_fw = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(self.hidden_dim)
lstm_cell_bw = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(self.hidden_dim)
对比下图
其中(c_t)与(h_t)的维度是相同的, (dim(f_t)=dim(c_{t-1})=dim(h_{t-1}))
这里 self.hidden_dim 就是指 图中隐藏向量h的维度,
李宏毅 Machine Learning 课程
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了解对自然语言处理的卷积神经网络 当我们听到卷积神经网络（CNN）的时候，我们通常会想到计算机视觉。 CNN负责图像分类的重大突破，是当今大多数计算视觉系统的核心，从Facebook的自动照片标签到自动驾驶。 最近我们也开始将CNN应用于自然语言处理中的问题，并获得了一些有趣的结果。 在这篇文章中，我将尝试总结一下CNN是什么，以及它们如何在NLP中使用。 …
1.AFM模型pytorch实现。 $hat{y}_{AFM}=w_{0} + sum_{i=1}^{n}w_{i}x_{i}+p^{T}sum_{i=1}^{n-1}sum_{j=i+1}^{n}a_{ij}(v_{i}v_{j})x_{i}x_{j}$ $a_{ij}^{‘}=h^{T}Relu(W(v_{i}v_{j})x_{i}x_{j}+b)$ $…
来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Edmond_de_Belamy 五年前，Generative Adversarial Networks（GANs）在深度学习领域掀起了一场革命。这场革命产生了一些重大的技术突破。Ian Goodfellow等人在“Generative Adversarial Networks”中提出了生成对…
用keras训练模型并实时显示loss/acc曲线，（重要的事情说三遍：实时！实时！实时！）实时导出loss/acc数值（导出的方法就是实时把loss/acc等写到一个文本文件中，其他模块如前端调用时可直接读取文本文件），同时也涉及了plt画图方法 ps：以下代码基于网上的一段程序修改完成，如有侵权，请联系我哈！ 上代码： from keras import…
TensorFlow循环神经网络 为什么有RNN CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此, RNN就应运而生了 什…
GRU GRU是由Cho在2014年提出的，全称是Gated Recurrent Unit。它与LSTM最大的不同在于GRU将遗忘门和输入门合成了一个“更新门”，同时网络不再额外给出记忆状态CtC_tCt，而是将输出结果hth_tht作为记忆状态不断向后循环传递，网络的输入和输出都变得特别简单。具体的计算过程如下图所示：在本质上，GRU和LSTM是相同的…
本文亮点：将用于自然语言处理的CNN架构，从keras0.3.3搬运到了keras2.x，强行练习了Sequential+Model的混合使用，具体来说，是Model里嵌套了Sequential。本文背景：暑假在做一个推荐系统的小项目，老师让我们搜集推荐系统领域Top5的算法和模型，要求结合深度学习。我和小伙伴选择了其中的两篇文献深入研究，我负责跑通文献Co…
思考卷积神经网络（CNN）中各种意义 只是知道CNN是不够，我们需要对其进行解剖，继而分析不同部件存在的意义 CNN的目的 简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里，最重要的步骤在于特征提取，即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分，那么该特征提…
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