1. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合;也可以被认为是定义在特征空间 ...
https: zhuanlan.zhihu.com p 可以先看看上面知乎文章里面的例子 Socher 等人于 和 年分别提出了两种区分词或短语类型的模型,即SU RNN Syntactically Untied RNN 和MV RNN Matrix Vector RNN 。 SU RNN对不同类型的组合节点使用不同的组合参数,如ADJ与NN组合时,使用WADJ NN。 但是,相同的节点类型也未必 ...
2018-12-24 11:37 0 4358 推荐指数:
1. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合;也可以被认为是定义在特征空间 ...
循环神经网络在网络中引入了定性循环,使得信号从一个神经元传递到下一个神经元并不会马上消失,而是继续存活,隐藏层的输入不仅包括上一层的输出,还包括上一时刻该隐藏层的输出。 循环神经网络的发展有两个方向:一是增加隐藏层的功能,如simple RNN,GRU,LSTM,CW-RNN;另外一个是双向 ...
1. 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 0x1:从布丰投针实验说起 - 只要实验次数够多,我就能直到上帝的意图 18世纪,布丰提出以下问题:设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地 ...
LSTM 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM),是一种改进之后的循环神经网络,可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题,目前比较流行。 长短时记忆网络的思路: 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 ...
背景 学习梳理lstm和bilstm的理论知识 什么是lstm,bilstm lstm:是rnn的一种,针对有序的数据,有对数据信息长短记忆的功能 bilstm:是前向lstm和后项lstm的组合 为什么要lstm, bilstm lstm: 其可以更好的捕获 ...
1. LSTM原理 由我们所了解的RNN可知,RNN结构之所以出现梯度爆炸或者梯度消失,最本质的原因是因为梯度在传递过程中存在极大数量的连乘,为此有人提出了LSTM模型,它可以对有价值的信息进行记忆,放弃冗余记忆,从而减小学习难度。 与RNN相比,LSTM的神经元还是基于输入X ...
一、RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络,用于处理序列数据。 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,反映了某一事物、现象等随时间的变化 ...