Examples of sequence data: Speech recognition Music generation Sentiment classificati ...
Recurrent Neural Network RNN擅长处理序列问题。下面我们就来看看RNN的原理。 可以这样描述:如上图所述,网络的每一个output都会对应一个memory单元用于存储这一时刻网络的输出值, 然后这个memory会作为下一时刻输入的一部分传入RNN,如此循环下去。 下面来看一个例子。 假设所有神经元的weight都为 ,没有bias,所有激励函数都是linear,memor ...
2017-09-12 10:20 0 1712 推荐指数:
Examples of sequence data: Speech recognition Music generation Sentiment classificati ...
Improvise a Jazz Solo with an LSTM Network Welcome to your final programming assignment of this week! In this notebook, you will implement a model ...
Pixel Recurrent Neural Networks 目前主要在用的文档存放: https://www.yuque.com/lart/papers/prnn github存档: https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning ...
李飞飞徒弟Karpathy的著名博文The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks阐述了RNN(LSTM)的各种magic之处,并提供code实现简单的词生成。 原文地址;http://karpathy.github.io ...
理论上讲,只要足够大的RNN结构就能去生成任意复杂的序列结构。 但是在实际上,标准的RNN并不能有效的长期保存信息(这是由于类似HMM的结构,每次每个节点的信息如果始终经过同样的变换,那么会要么指数 ...
1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息 ...
在深度学习领域,传统的多层感知机(MLP)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天,MLP在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一 ...
目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Tr ...