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最难读的Theano代码 这份LSTM代码的作者,感觉和前面Tutorial代码作者不是同一个人。对于Theano Python的手法使用得非常娴熟。 尤其是在两重并行设计上: LSTM各个门之间并行 Mini batch让多个句子并行 同时,在训练 预处理上使用了诸多技巧,相比之前的Tutorial,更接近一个完整的框架,所以导致代码阅读十分困难。 本文旨在梳理这份LSTM代码的脉络。 数据集: ...
2015-09-14 02:00 63 21173 推荐指数:
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上述是RNN在deep learning tutorial上的代码,我们来逐层解释一下。 这一段很明显是初始化参数,emb是词向量,一共ne+1个词,de是维度,是超参数 ...
作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORK TUTORIAL, PART 4 – IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN ...
循环神经网络在网络中引入了定性循环,使得信号从一个神经元传递到下一个神经元并不会马上消失,而是继续存活,隐藏层的输入不仅包括上一层的输出,还包括上一时刻该隐藏层的输出。 循环神经网络的发展有两个方向:一是增加隐藏层的功能,如simple RNN,GRU,LSTM,CW-RNN;另外一个是双向 ...
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、Torch、Theano等深度学习库轻松地训练模型,而不再需要推导反向传播的过程,但是逐步推导LSTM ...
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