RNN循环神经网络(Recurrent Neural Network) RNN的基本介绍以及一些常见的RNN(本文内容); 2. 详细介绍RNN中一些经常使用的训练算法,如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent ...
做了这么长时间的基于深度学习的NLP,愈发可以感受到bayesian的意思,语言模型里面一切皆是分布,问题答案都是分布,一个问题模拟出来的是一个答案的分布 我觉得我做的最好的一个聊天模型,就是先将问题表示成一个 维的高斯分布,然后计算各个答案跟这个分布的契合概率,当然这个模型肯定不能放出来,但是这种思想可以延伸出去,也希望有兴趣的朋友跟我探讨探讨,jy columbia.edu. : 原则上,l ...
2017-03-16 20:36 0 5216 推荐指数:
RNN循环神经网络(Recurrent Neural Network) RNN的基本介绍以及一些常见的RNN(本文内容); 2. 详细介绍RNN中一些经常使用的训练算法,如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent ...
2016/10/6 1: 用自定义的weighted loss来看, 10000个batch仍然没有收敛; 2:仍然使用sigmoid cross entropy loss, 7 epoches 左右仍然收敛,对于7w数据; 3:改动loss, 避免nan loss ...
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一、RNN简介 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类专门用于处理时序数据样本的神经网络,它的每一层不仅输出给下一层,同时还输出一个隐状态,给当前层在处理下一个样本时使用。就像卷积神经网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像,而且一些卷积神经网络还可 ...
径向基函数(RBF)在神经网络领域扮演着重要的角色,如RBF神经网络具有唯一最佳逼近的特性,径向基作为核函数在SVM中能将输入样本映射到高维特征空间,解决一些原本线性不可分的问题。 本文主要讨论: 1. 先讨论核函数是如何把数据映射到高维空间的,然后引入径向基函数 ...
关于网络训练时的参考建议: 1.train loss不断下降,test loss不断下降,网络正在学习 2.train loss不断下降,test loss趋于不变,网络过拟合,需要增大数据;减小网络规模dropout;权重衰减或正则化L2等 3.train loss趋于不变,test ...
Theory for f : \(\mathbb{R}^{n} \mapsto \mathbb{R}\) 先定义一个标识:scalar-product \(\langle a | b\rangle= ...
说明: 这个属于个人的一些理解,有错误的地方,还希望给予教育哈~ 此处以caffe官方提供的AlexNet为例. 目录: 1.背景 2.框架介绍 3.步骤详细说明 5.参考文献 背景: AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作,并在当年取得了ImageNet最好 ...