循环神经网络
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生物医学领域的关系抽取（多分类）利用循环神经网络加最大池组合模型
生物医学领域中的关系抽取其实就是多分类任务，利用有监督的深度学习模型进行训练并给出最终的实体关系；这是目前研究生自然语言处理领域中所研究的重要问题，也是一个科研硕果容易出的点，因为模型之间的合理组合就可以收获意料之外的效果，虽然效果有好有坏，发论文还是有一定困难的，还是对于那么想寻找一些新的idea想毕业的学生，这也是一个不错的研究方向。在这里本博主将简单给…
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循环神经网络LSTM
LSTM长短期记忆(Long Short-Term Memory) LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫模型（HMM）更好, 之所以出现LSTM, 是为了解决,当 要训练的时间序列过长时, RNN会丧失学习很远信息的能力, 由于反馈神经网络的链式求导计算, 会引起梯度爆炸, 或梯度消失, 这时训练的模型效果很差 LSTM的细胞(cell) C…
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TensorFlow从入门到理解（四）：你的第一个循环神经网络RNN（分类例子）
运行代码： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # set random seed for comparing the two result calculations tf.set_random_seed(1) # this is…
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《动手学深度学习》笔记 Task02：文本预处理；语言模型；循环神经网络基础
《动手学深度学习》笔记 Task02：文本预处理；语言模型；循环神经网络基础 文本预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 语言模型 一段自然语言文本可以…
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机器学习：循环神经网络
传统的机器学习算法非常依赖人工提取特征，使得图像识别、语音识别、自然语音处理等问题存在特征提取的瓶颈基于全连接神经网络的方法存在参数太多、无法利用时间序列信息等问题 卷积神经网络解决图像的特征提取问题、参数太多问题循环神经网络解决利用时间序列信息的问题 循环神经网络主要用于语音识别、语言模型、机器翻译、时序分析等等这些应用比如翻译、单词预测都需要考虑上下…
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【ing 】CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？
CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络） DNN指的是包含多个隐层的神经网络，如图1所示，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等，下文在区分三者的时候，都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN，CNNs是enco…
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Nat. Mach. Intell. | 利用条件循环神经网络生成特定性质分子
作者 | 陆丰庆 今天给大家介绍瑞士知名药企阿斯利康和伯尔尼大学的 Esben Jannik Bjerrum团队在Nature Machine Intelligence上的一篇论文。该研究提出基于分子SMILES表示的条件循环神经网络，输入目标性质，模型可直接生成具有对应性质的分子。 1 背景 机器学习对生物和化学领域有着深远影响，其可被用于生物活性预测，分…
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循环神经网络要点解析
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 L…
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神经网络学习笔记-04-循环神经网络算法解释
神经网络学习笔记-04-循环神经网络算法解释 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 门控循环单元 – GRUs (Gated Recurrent Units) 先看看计算公式： \[x_e = Ex_t \\ z = \sigma(U^zx_e + W^zs_{t-1} + b^z) \\…
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李宏毅深度学习笔记04—RNN 循环神经网络01
1.RNN导出案例—Neural network needs memory 加入记忆元素的案例： 2.RNN的结构 当神经网络有了记忆后，由于存储在memory中的值不同，模型的输出也会不同。 当然，RNN的结构可以是深层的。 3.Bidirectional RNN 双向的循环神经网络 双向RNN的优点：例如填写完形填空时，读了这…
