深度学习之从RNN到LSTM
1、循环神经网络概述 循环神经网络（RNN）和DNN，CNN不同，它能处理序列问题。常见的序列有：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字，一条句子等等。这些序列长短不一，又比较难拆分成一个个独立的样本来训练。那么RNN又是怎么来处理这类问题的呢？RNN就是假设我们的样本是基于序列 ...
原文：1、深度学习模型的基本结构——RNN
本系列为深度学习课程笔记，课程网址在http: speech.ee.ntu.edu.tw tlkagk courses MLDS .html 深度学习的基本步骤：定义模型 gt 定义损失函数 gt 找到优化方法 课程大纲 熟悉定义符号 略过 RNN 简单地说就是 RNN可以看做是一个function反复迭代。 为什么不用feedFord network，因为我们输入的sequence可能会比较长， ...
2017-05-28 16:33 1 9539 推荐指数：
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吴恩达《深度学习》第五门课（1）循环序列模型（RNN）
1.1为什么选择序列模型 （1）序列模型广泛应用于语音识别，音乐生成，情感分析，DNA序列分析，机器翻译，视频行为识别，命名实体识别等众多领域。 （2）上面那些问题可以看成使用（x，y）作为训练集的监督学习，但是输入与输出的对应关系有非常多的组合，比如一对一，多对多，一对多 ...
用CNTK搞深度学习 （二） 训练基于RNN的自然语言模型 ( language model )
前一篇文章 用 CNTK 搞深度学习 （一） 入门 介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子。现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法。现在我们做一个稍微复杂一点，也是自然语言挖掘中很火的一个模型： 用递归神经网络构建一个语言模型。 递归神经网络 （RNN），用图形化的表示则是隐层 ...
自己动手实现深度学习框架-8 RNN文本分类和文本生成模型
代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目标 上阶段cute-dl已经可以构建基础的RNN模型。但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务。具体包括: 添加嵌入层 ...
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笔记摘抄 1. 词嵌入 其为一个简单的 存储固定大小的词典 的 嵌入向量的查找表 意思是说，给一个编号，嵌入层就能 返回这个编号对应的嵌入向量（嵌入向量反映了各个编号代 ...
在NLP中深度学习模型何时需要树形结构？
在NLP中深度学习模型何时需要树形结构？ 前段时间阅读了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上发表的论文《When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?》,该文主要对比了基于树形结构 ...
深度学习中的序列模型演变及学习笔记（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制）
【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[认真看图][认真看图] 【补充说明】深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理（例如机器翻译等）、语音识别、序列生成、序列分析等众多领域！ 【再说一句】本文主要介绍深度学习中序列模型 ...
深度学习之循环神经网络（RNN）
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，适合用于处理视频、语音、文本等与时序相关的问题。在循环神经网络中，神经元不但可以接收其他神经元的信息，还可以接收自身的信息，形成具有环路的网络结构。 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向 ...