参考：
Understanding LSTM Networks
(Karpathy blog )The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
(课程)CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
(代码解析)Anyone Can Learn To Code an LSTM-RNN in Python
(代码解析)深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念，结构和代码注释
(论文)Recurrent neural network based language model
(论文)Gated Feedback Recurrent Neural Networks
1、Long-Term Dependencies
2、梯度消失和爆炸
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直接给代码： 1 # — coding: gbk — 2 from sklearn.datasets import load_breast_cancer 3 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 4 from sklearn.model_selection import train_test_sp…
一、例子 二、整体代码 import torch from torch.nn import functional as F import torch.nn as nn import torchvision from torchvision import datasets,transforms import torch.optim as …
Goodfellow 等人提出来的 GAN 是通过对抗过程估计生成模型的新框架。在这种框架下，我们需要同时训练两个模型，即一个能捕获数据分布的生成模型 G 和一个能估计数据来源于真实样本概率的判别模型 D。生成器 G 的训练过程是最大化判别器犯错误的概率，即判别器误以为数据是真实样本而不是生成器生成的假样本。因此，这一框架就对应于两个参与者的极小极大博弈（m…
本次的学习来源：https://www.bilibili.com/video/BV1WT4y177SA 加载库 nn、F、optim都是使用pytorch时候的常用简写 # 加载库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as …
作者：JSong, 日期：2017.10.10 集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能，这对“弱学习器”尤为明显。 目前，有三种常见的集成学习框架：bagging，boosting和stacking。第一种是并行的，各个基学习器之间不存在强依赖关系，代表是随机森林算法。后两…
1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np 3 from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 import os 6 7 8 input_word = “a…
目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（上） 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144 Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet（Path Aggregation Networ…
目标检测总结：RCNN系列（2） RPN 上一篇介绍了RCNN和Fast RCNN，本文介绍RCNN系列的终极版本，FasterRCNN。Faster RCNN虽然是2015年的论文，但它至今认识许多目标检测算法的基础。FasterRCNN可以看做是RPN（region proposal network） + fast RCNN的系统，用RPN代替了之前的s…
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