Neural Turing Machine - 神经图灵机 论文原文地址: http://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf 一般的神经网络不具有记忆功能,输出的结果只基于当前的输入;而LSTM网络的出现则让网络有了记忆:能够根据之前的输入给出当前的输出。但是,LSTM ...
最近学习了一篇ACL会议上的文章,讲的是做一个短文对话的神经反映机, 原文: 会议:ACL 文章条目: Lifeng Shang, Zhengdong Lu, Hang Li: Neural Responding Machine for Short Text Conversation. 写下学习笔记: 拓展:Attention Model 注意力模型,本文中提到所采用的Encoder Decod ...
2017-12-06 17:01 0 1009 推荐指数:
Neural Turing Machine - 神经图灵机 论文原文地址: http://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf 一般的神经网络不具有记忆功能,输出的结果只基于当前的输入;而LSTM网络的出现则让网络有了记忆:能够根据之前的输入给出当前的输出。但是,LSTM ...
最近研究上了这个一个东西--极限学习机。 在很多问题中,我大多会碰到两个问题,一个是分类,另一个就是回归。简单来说,分类是给一串数打个标签,回归是把一串数变为一个数。 在这里我们需要处理的数据一般维度都比较高,在处理这两类问题时最简单的方法就是加权。使 ...
1. ELM 是什么 ELM的个人理解: 单隐层的前馈人工神经网络,特别之处在于训练权值的算法: 在单隐层的前馈神经网络中,输入层到隐藏层的权值根据某种分布随机赋予,当我们有了输入层到隐藏层的权值之后,可以根据最小二乘法得到隐藏层到输出层的权值,这也就是ELM的训练模型过程 ...
catalogue 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题,我们先从一个我们熟悉的场景开始说起,电子电路的设计 如上图所示,在实践中,在解决线路设计问题(或者大多数其他算法问题)时,我们通常先考虑如何解决子问题,然后逐步地集成这些子 ...
这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$,如何计算 ...
动机(Motivation) 对于非线性分类问题,如果用多元线性回归进行分类,需要构造许多高次项,导致特征特多学习参数过多,从而复杂度太高。 神经网络(Neural Network) 一个简单的神经网络如下图所示,每一个圆圈表示一个神经元,每个神经元接收上一层神经元的输出作为其输入 ...
4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神经元模型) 4.3 ...
5 Neural Networks (part two) content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 神经网络总结 接上一篇4. ...