循环神经网络

今年5月，Facebook AI研究院（FAIR）发表了他们的研究成果fairseq，在fairseq中，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，他们在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代码和训练好的系统，其他的研究者可以在此基础上建立自己的关于翻译、文本总结和其他任务的模型…

https://blog.csdn.net/wangli0519/article/details/75208155 循环神经网络（RNNs）是基于序列的模型，对自然语言理解、语言生成、视频处理和其他许多任务至关重要。模型的输入是一个符号序列，在每个时间点一个简单的神经网络（RNN单元）应用于一个符号，以及此前时间点的网络输出。RNNs是强大的模型，在许多任务…

 自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1  RNN循环神经网络（recurrent neural network） 1.1.1          RNN简介 RNN循环神经网络会循环的加入上一时刻的状态作为输入，得出下一时…

Various sequence to sequence architecture Basic Models Sequence to sequence（序列）模型在机器翻译和语音识别方面都有着广泛的应用。下面，我们来看一个机器翻译的简单例子： 如上图所示，我们将输入的法语单词通过某个RNN网络结构输出了对应的英语单词。 针对该机器翻译问题，可以使用“编码网络…

深度学习笔记——循环神经网络RNN 抽象模型 马尔可夫性 马尔可夫链 循环神经网络 模型 核心 共享 训练 衰减与爆炸 结构 缺点 抽象模型 马尔可夫性 这是一个概率论的概念，即：P(xt+1∣…,xt−1,xt)=P(xt+1∣xt)P(x_{t+1}|…,x_{t-1},x_{t})=P(x_{t+1}|x_{t})P(xt+1​∣……

Introduction to Word Embeddings Word Representation 在之前的学习中，我们已经学习使用了one-hot的方式对单词进行编码。 但是这种one-hot的方式的缺点就是每个单词都是相互独立的，无法知道不同单词之间的相似程度。例如Apple和Orange都是水果，词性相近，但是单从one-hot编码上来看，内积为零…

1、前期经验         关于验证码识别，试过使用传统的machine learning方式识别，在相同样本下效果还算可以，但当迁移到别的数据集时，效果不理想。         对于使用深度学习识别验证码，尝试过使用LeNet-5、AlexNet两种卷积网络，可能是网络结构简单的原因，结果不收敛。故尝试用了RNN中的LSTM单元网络来识别，效果较理想。 …

rnn.utils.py import numpy as np def softmax(x): e_x = np.exp(x – np.max(x)) return e_x / e_x.sum(axis=0) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 引入所需的包 import numpy as np from …

RNN是一类用于处理序列数据的神经网络 序列数据：时间学列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接。 上图是一个标准的RNN结构图，图中每个箭头代表做一次变换，也就是说箭头连接带有权值。左侧是折叠起来的样子，…

language model即语言生成模型 character level language model 训练过程 训练过程的输入时给定的，结果是一个向量，进过softmax后就是为各个character的概率 测试过程     输入是前一个的输出，输出是由soft max 之后的概率分布 采样得到的 —————————-…