长短时记忆网络(LSTM)
长短时记忆网络 循环神经网络很难训练的原因导致它的实际应用中很处理长距离的依赖。本文将介绍改进后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)， 原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。那么如果我们再增加一个 ...
原文：长短时记忆网络LSTM和条件随机场crf
LSTM原理 CRF 原理 给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型。假设输出随机变量构成马尔科夫随机场 概率无向图模型 在标注问题应用中，简化成线性链条件随机场，对数线性判别模型，学习方法通常是最大似然估计或正则化的最大似然估计。 概率无向图模型： 无向图表示的联合概率分布。 . 定义： 成对马尔科夫性，局部马尔科夫性，全局马尔科夫性， 上述三个性质定义等价，主要阐述，三个 ...
2018-09-11 20:12 0 1184 推荐指数：
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