Neural Turing Machine - 神經圖靈機 論文原文地址: http://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf 一般的神經網絡不具有記憶功能,輸出的結果只基於當前的輸入;而LSTM網絡的出現則讓網絡有了記憶:能夠根據之前的輸入給出當前的輸出。但是,LSTM ...
最近學習了一篇ACL會議上的文章,講的是做一個短文對話的神經反映機, 原文: 會議:ACL 文章條目: Lifeng Shang, Zhengdong Lu, Hang Li: Neural Responding Machine for Short Text Conversation. 寫下學習筆記: 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 推薦指數:
Neural Turing Machine - 神經圖靈機 論文原文地址: http://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf 一般的神經網絡不具有記憶功能,輸出的結果只基於當前的輸入;而LSTM網絡的出現則讓網絡有了記憶:能夠根據之前的輸入給出當前的輸出。但是,LSTM ...
最近研究上了這個一個東西--極限學習機。 在很多問題中,我大多會碰到兩個問題,一個是分類,另一個就是回歸。簡單來說,分類是給一串數打個標簽,回歸是把一串數變為一個數。 在這里我們需要處理的數據一般維度都比較高,在處理這兩類問題時最簡單的方法就是加權。使 ...
1. ELM 是什么 ELM的個人理解: 單隱層的前饋人工神經網絡,特別之處在於訓練權值的算法: 在單隱層的前饋神經網絡中,輸入層到隱藏層的權值根據某種分布隨機賦予,當我們有了輸入層到隱藏層的權值之后,可以根據最小二乘法得到隱藏層到輸出層的權值,這也就是ELM的訓練模型過程 ...
catalogue 0. 引言 0x1: 神經網絡的分層神經元意味着什么 為了解釋這個問題,我們先從一個我們熟悉的場景開始說起,電子電路的設計 如上圖所示,在實踐中,在解決線路設計問題(或者大多數其他算法問題)時,我們通常先考慮如何解決子問題,然后逐步地集成這些子 ...
這一章可能是Andrew Ng講得最不清楚的一章,為什么這么說呢?這一章主要講后向傳播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的時間在講如何計算誤差項$\delta$,如何計算 ...
動機(Motivation) 對於非線性分類問題,如果用多元線性回歸進行分類,需要構造許多高次項,導致特征特多學習參數過多,從而復雜度太高。 神經網絡(Neural Network) 一個簡單的神經網絡如下圖所示,每一個圓圈表示一個神經元,每個神經元接收上一層神經元的輸出作為其輸入 ...
4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神經元模型) 4.3 ...
5 Neural Networks (part two) content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 神經網絡總結 接上一篇4. ...