深度學習之從RNN到LSTM
1、循環神經網絡概述 循環神經網絡（RNN）和DNN，CNN不同，它能處理序列問題。常見的序列有：一段段連續的語音，一段段連續的手寫文字，一條句子等等。這些序列長短不一，又比較難拆分成一個個獨立的樣本來訓練。那么RNN又是怎么來處理這類問題的呢？RNN就是假設我們的樣本是基於序列 ...
原文：1、深度學習模型的基本結構——RNN
本系列為深度學習課程筆記，課程網址在http: speech.ee.ntu.edu.tw tlkagk courses MLDS .html 深度學習的基本步驟：定義模型 gt 定義損失函數 gt 找到優化方法 課程大綱 熟悉定義符號 略過 RNN 簡單地說就是 RNN可以看做是一個function反復迭代。 為什么不用feedFord network，因為我們輸入的sequence可能會比較長， ...
2017-05-28 16:33 1 9539 推薦指數：
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1.1為什么選擇序列模型 （1）序列模型廣泛應用於語音識別，音樂生成，情感分析，DNA序列分析，機器翻譯，視頻行為識別，命名實體識別等眾多領域。 （2）上面那些問題可以看成使用（x，y）作為訓練集的監督學習，但是輸入與輸出的對應關系有非常多的組合，比如一對一，多對多，一對多 ...
用CNTK搞深度學習 （二） 訓練基於RNN的自然語言模型 ( language model )
前一篇文章 用 CNTK 搞深度學習 （一） 入門 介紹了用CNTK構建簡單前向神經網絡的例子。現在假設讀者已經懂得了使用CNTK的基本方法。現在我們做一個稍微復雜一點，也是自然語言挖掘中很火的一個模型： 用遞歸神經網絡構建一個語言模型。 遞歸神經網絡 （RNN），用圖形化的表示則是隱層 ...
自己動手實現深度學習框架-8 RNN文本分類和文本生成模型
代碼倉庫: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目標 上階段cute-dl已經可以構建基礎的RNN模型。但對文本相模型的支持不夠友好, 這個階段的目標是, 讓框架能夠友好地支持文本分類和本文生成任務。具體包括: 添加嵌入層 ...
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【說在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴！[認真看圖][認真看圖] 【補充說明】深度學習中的序列模型已經廣泛應用於自然語言處理（例如機器翻譯等）、語音識別、序列生成、序列分析等眾多領域！ 【再說一句】本文主要介紹深度學習中序列模型 ...
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循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）是一類具有短期記憶能力的神經網絡，適合用於處理視頻、語音、文本等與時序相關的問題。在循環神經網絡中，神經元不但可以接收其他神經元的信息，還可以接收自身的信息，形成具有環路的網絡結構。 循環神經網絡的參數學習可以通過隨時間反向 ...