RNN LSTM语言模型
1. 语言模型 2. RNN LSTM语言模型 (梯度权重) （1）one to one ： 图像分类 （2）one to many：图片描述 （3）many to one：文本情感分析、分类 （4）many to many（N ...
原文：CSC321 神经网络语言模型 RNN-LSTM
主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模，神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据 给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用 减少训练参数 这是一个最初版的神经网络语言模型 选取什么要的loss function，为什么用cross entropy，为什么不用sq ...
2015-12-16 20:18 0 13261 推荐指数：
相关推荐
神经网络语言模型NNLM
NNLM(Neural Network Language Model) 神经网络语言模型对理解word2vec模型有很大的帮助, 包括对后期理解CNN,LSTM进行文本分析时有很大的帮助. 模型训练数据 是一组词序列w1…wT,wt∈V。其中 V 是所有单词的集合（即训练预料中的词构成 ...
3. RNN神经网络-LSTM模型结构
1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term ...
用tensorflow实现自然语言处理——基于循环神经网络的神经语言模型
自然语言处理和图像处理不同，作为人类抽象出来的高级表达形式，它和图像、声音不同，图像和声音十分直觉，比如图像的像素的颜色表达可以直接量化成数字输入到神经网络中，当然如果是经过压缩的格式jpeg等必须还要经过一个解码的过程才能变成像素的高阶矩阵的形式，而自然语言则不同，自然语言和数字之间没有那么直接 ...
pytorch ---神经网络语言模型 NNLM 《A Neural Probabilistic Language Model》
论文地址：http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/Publications/lm_jmlr.pdf 论文给出了NNLM的框架图： 针对论 ...
循环神经网络---LSTM模型
补充： 常见的激活函数：https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893 常见的损失函数：https://blog.csdn.net/github_38140310/article/details/85061849 一、LSTM原理 ...
TensorFlow(十一)：递归神经网络（RNN与LSTM）
RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式。在标准 ...