PyTorch--雙向遞歸神經網絡(B-RNN)概念，源碼分析
關於概念： BRNN連接兩個相反的隱藏層到同一個輸出．基於生成性深度學習，輸出層能夠同時的從前向和后向接收信息．該架構是1997年被Schuster和Paliwal提出的．引入BRNNS是為了增加網絡所用的輸入信息量．例如，多層感知機（MLPS）和延時神經網絡(TDNNS)在輸入數據 ...
原文：基於雙向BiLstm神經網絡的中文分詞詳解及源碼
基於雙向BiLstm神經網絡的中文分詞詳解及源碼 基於雙向BiLstm神經網絡的中文分詞詳解及源碼 標注序列 訓練網絡 Viterbi算法求解最優路徑 keras代碼講解 最后 源代碼地址 在自然語言處理中 NLP，Natural Language ProcessingNLP，Natural Language Processing ，分詞是一個較為簡單也基礎的基本技術。常用的分詞方法包括這兩種： ...
2018-03-20 13:36 3 15449 推薦指數：
相關推薦
卷積神經網絡詳解
1 前言 在dl中，有一個很重要的概念，就是卷積神經網絡CNN，基本是入門dl必須搞懂的東西。本文基本根據斯坦福的機器學習公開課、cs231n、與七月在線寒老師講的5月dl班第4次課CNN與常用框架視頻所寫，是一篇課程筆記。本只是想把重點放在其卷積計算具體是怎么計算怎么操作的，但后面不斷 ...
神經網絡詳解及技巧
目錄 前言 正文 step1 建立一個神經網絡模型 一個常見的神經網絡——完全連接前饋神經網絡 本質 舉例：手寫識別 ...
BP神經網絡詳解
一、BP神經網絡的概念 誤差逆傳播簡稱BP算法，BP神經網絡是一種多層的前饋神經網絡，其主要特點是：信號前向傳播，誤差反向傳播。如下圖為只含一層的隱含層的卷積神經網絡。 其大致工作流程為： 第一階段是信號的前向傳播，從輸入層經過隱含層，最后達到輸出層；第二階段是誤差（各邊權重w和閾值）的反向 ...
序列模型（5）-----雙向神經網絡（BRNN）和深層循環神經網絡（Deep RNN）
一、雙向循環神經網絡BRNN 采用BRNN原因： 雙向RNN，即可以從過去的時間點獲取記憶，又可以從未來的時間點獲取信息。為什么要獲取未來的信息呢？ 判斷下面句子中Teddy是否是人名，如果只從前面兩個詞是無法得知Teddy是否是人名，如果能有后面的信息就很好判斷了，這就需要用的雙向循環 ...
機器學習（ML）九之GRU、LSTM、深度神經網絡、雙向循環神經網絡
門控循環單元（GRU） 循環神經網絡中的梯度計算方法。當時間步數較大或者時間步較小時，循環神經網絡的梯度較容易出現衰減或爆炸。雖然裁剪梯度可以應對梯度爆炸，但無法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因，循環神經網絡在實際中較難捕捉時間序列中時間步距離較大的依賴關系。 門控循環神經網絡（gated ...
詳解卷積神經網絡(CNN)
詳解卷積神經網絡(CNN) 詳解卷積神經網絡CNN 概攬 Layers used to build ConvNets 卷積層Convolutional layer 池化層Pooling Layer 全連接層 ...
CNN卷積神經網絡詳解
分割線---------------------------------- 這里更新過一次，在朋友的提醒下，我發現這份代碼不是很容易懂。我使用了Pytorch給的官方demo重新實現了LeNet， ...