下面的RNN,LSTM,GRU模型图来自这里 简单的综述 1. RNN 图1.1 标准RNN模型的结构 2. BiRNN 3. LSTM 图3.1 LSTM模型的结构 ...
.引言 我们发现传统的 如前向网络等 非循环的NN都是假设样本之间无依赖关系 至少时间和顺序上是无依赖关系 ,而许多学习任务却都涉及到处理序列数据,如image captioning,speech synthesis,music generation是基于模型输出序列数据 如time series prediction,video analysis,musical information ret ...
2017-11-29 14:28 0 2393 推荐指数:
下面的RNN,LSTM,GRU模型图来自这里 简单的综述 1. RNN 图1.1 标准RNN模型的结构 2. BiRNN 3. LSTM 图3.1 LSTM模型的结构 ...
0.背景 对于如机器翻译、语言模型、观点挖掘、问答系统等都依赖于RNN模型,而序列的前后依赖导致RNN并行化较为困难,所以其计算速度远没有CNN那么快。即使不管训练的耗时程度,部署时候只要模型稍 ...
0.背景 RNN模型,特别是包含着门控制的如LSTM等模型,近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构。RNN层不但可以解决变长输入的问题,还能通过多层堆叠来增加网络的深度,提升表征能力和提升准确 ...
Reference: Alex Graves的[Supervised Sequence Labelling with RecurrentNeural Networks] Alex是RNN最著名变 ...
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 ...
自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 RNN循环神经网络(recurrent neural network) 1.1.1 RNN ...
为什么使用序列模型(sequence model)?标准的全连接神经网络(fully connected neural network)处理序列会有两个问题:1)全连接神经网络输入层和输出层长度固定,而不同序列的输入、输出可能有不同的长度,选择最大长度并对短序列进行填充(pad)不是一种很好 ...
论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian ...