Decision tree(決策樹)算法初探
1. 算法概述 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。決策樹模型呈樹形結構(二分類思想的算法模型往往都是樹形結構) 0x1：決策樹模型的不同角度理解 在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程，它可以被看作是if-then的規則集合；也可以被認為是定義在特征空間 ...
原文：tree-lstm初探
https: zhuanlan.zhihu.com p 可以先看看上面知乎文章里面的例子 Socher 等人於 和 年分別提出了兩種區分詞或短語類型的模型，即SU RNN Syntactically Untied RNN 和MV RNN Matrix Vector RNN 。 SU RNN對不同類型的組合節點使用不同的組合參數，如ADJ與NN組合時，使用WADJ NN。 但是，相同的節點類型也未必 ...
2018-12-24 11:37 0 4358 推薦指數：
相關推薦
LSTM
循環神經網絡在網絡中引入了定性循環，使得信號從一個神經元傳遞到下一個神經元並不會馬上消失，而是繼續存活，隱藏層的輸入不僅包括上一層的輸出，還包括上一時刻該隱藏層的輸出。 循環神經網絡的發展有兩個方向：一是增加隱藏層的功能，如simple RNN，GRU,LSTM,CW-RNN;另外一個是雙向 ...
蒙特卡羅方法、蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）初探
1. 蒙特卡羅方法（Monte Carlo method） 0x1：從布豐投針實驗說起 - 只要實驗次數夠多，我就能直到上帝的意圖 18世紀，布豐提出以下問題：設我們有一個以平行且等距木紋鋪成的地 ...
詳解 LSTM
LSTM 長短時記憶網絡(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一種改進之后的循環神經網絡，可以解決RNN無法處理長距離的依賴的問題，目前比較流行。 長短時記憶網絡的思路： 原始 RNN 的隱藏層只有一個狀態，即h，它對於短期的輸入非常敏感 ...
lstm與bilstm
背景 學習梳理lstm和bilstm的理論知識 什么是lstm，bilstm lstm：是rnn的一種，針對有序的數據，有對數據信息長短記憶的功能 bilstm：是前向lstm和后項lstm的組合 為什么要lstm, bilstm lstm: 其可以更好的捕獲 ...
LSTM與BiLSTM
1. LSTM原理 由我們所了解的RNN可知，RNN結構之所以出現梯度爆炸或者梯度消失，最本質的原因是因為梯度在傳遞過程中存在極大數量的連乘，為此有人提出了LSTM模型，它可以對有價值的信息進行記憶，放棄冗余記憶，從而減小學習難度。 與RNN相比，LSTM的神經元還是基於輸入X ...
RNN和LSTM
一、RNN 全稱為Recurrent Neural Network,意為循環神經網絡，用於處理序列數據。 序列數據是指在不同時間點上收集到的數據，反映了某一事物、現象等隨時間的變化 ...