RNN神經網絡
RNN循環神經網絡（Recurrent Neural Network） RNN的基本介紹以及一些常見的RNN(本文內容)； 2. 詳細介紹RNN中一些經常使用的訓練算法，如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent ...
原文：關於rnn神經網絡的loss函數的一些思考
做了這么長時間的基於深度學習的NLP，愈發可以感受到bayesian的意思，語言模型里面一切皆是分布，問題答案都是分布，一個問題模擬出來的是一個答案的分布 我覺得我做的最好的一個聊天模型，就是先將問題表示成一個 維的高斯分布，然后計算各個答案跟這個分布的契合概率，當然這個模型肯定不能放出來，但是這種思想可以延伸出去，也希望有興趣的朋友跟我探討探討，jy columbia.edu. : 原則上，l ...
2017-03-16 20:36 0 5216 推薦指數：
相關推薦
神經網絡建模的一些感悟；
2016/10/6 1: 用自定義的weighted loss來看， 10000個batch仍然沒有收斂； 2：仍然使用sigmoid cross entropy loss, 7 epoches 左右仍然收斂，對於7w數據； 3：改動loss， 避免nan loss ...
循環神經網絡（RNN）
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } body { ...
循環神經網絡（RNN）
一、RNN簡介 循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）是一類專門用於處理時序數據樣本的神經網絡，它的每一層不僅輸出給下一層，同時還輸出一個隱狀態，給當前層在處理下一個樣本時使用。就像卷積神經網絡可以很容易地擴展到具有很大寬度和高度的圖像，而且一些卷積神經網絡還可 ...
徑向基(Radial basis function)神經網絡、核函數的一些理解
徑向基函數(RBF)在神經網絡領域扮演着重要的角色，如RBF神經網絡具有唯一最佳逼近的特性，徑向基作為核函數在SVM中能將輸入樣本映射到高維特征空間，解決一些原本線性不可分的問題。 本文主要討論： 1. 先討論核函數是如何把數據映射到高維空間的，然后引入徑向基函數 ...
關於神經網絡訓練的一些建議筆記
關於網絡訓練時的參考建議： 1.train loss不斷下降，test loss不斷下降，網絡正在學習 2.train loss不斷下降，test loss趨於不變，網絡過擬合，需要增大數據；減小網絡規模dropout；權重衰減或正則化L2等 3.train loss趨於不變，test ...
有關一些求導的概念與神經網絡梯度下降
Theory for f : \(\mathbb{R}^{n} \mapsto \mathbb{R}\) 先定義一個標識：scalar-product \(\langle a | b\rangle= ...
神經網絡模型之AlexNet的一些總結
說明： 這個屬於個人的一些理解，有錯誤的地方，還希望給予教育哈～ 此處以caffe官方提供的AlexNet為例. 目錄： 1.背景 2.框架介紹 3.步驟詳細說明 5.參考文獻 背景： AlexNet是在2012年被發表的一個金典之作，並在當年取得了ImageNet最好 ...