mlpcon 的結構來代替 traditional 卷積層; 2. remove 卷積神經網絡最后的 全 ...
: pointer network Pointer Network是seq seq模型的一個變種。他們不是把一個序列轉換成另一個序列, 而是產生一系列指向輸入序列元素的指針。最基礎的用法是對可變長度序列或集合的元素進行排序。 傳統的seq seq模型是無法解決輸出序列的詞匯表會隨着輸入序列長度的改變而改變的問題的。在某些任務中,輸入嚴格依賴於輸入,或者說輸出只能從輸入中選擇。例如輸入一段話,提取 ...
2020-08-08 00:02 0 497 推薦指數:
mlpcon 的結構來代替 traditional 卷積層; 2. remove 卷積神經網絡最后的 全 ...
1 引言 機器學習(Machine Learning)有很多經典的算法,其中基於深度神經網絡的深度學習算法目前最受追捧,主要是因為其因為擊敗李世石的阿爾法狗所用到的算法實際上就是基於神經網絡的深度學習算法。本文先介紹基本的神經元,然后簡單的感知機,擴展到多層神經網絡,多層前饋 ...
一、激活函數 激活函數也稱為響應函數,用於處理神經元的輸出,理想的激活函數如階躍函數,Sigmoid函數也常常作為激活函數使用。 在階躍函數中,1表示神經元處於興奮狀態,0表示神經元處於抑制狀態。 二、感知機 感知機是兩層神經元組成的神經網絡,感知機的權重調整方式如下所示 ...
Reference: Alex Graves的[Supervised Sequence Labelling with RecurrentNeural Networks] Alex是RNN最著名變 ...
當下深度學習技術已經運用到很多領域和任務中,筆者也是一個初學者,主要研究方向是自然語言處理,接觸時間大概一年左右,也不算深入,在這里寫下一些讀書筆記吧,和大家一起學習。鑒於筆者水平有限,難免有些不 ...
自己開發了一個股票智能分析軟件,功能很強大,需要的點擊下面的鏈接獲取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 RNN循環神經網絡(recurrent neural network) 1.1.1 RNN ...
為什么使用序列模型(sequence model)?標准的全連接神經網絡(fully connected neural network)處理序列會有兩個問題:1)全連接神經網絡輸入層和輸出層長度固定,而不同序列的輸入、輸出可能有不同的長度,選擇最大長度並對短序列進行填充(pad)不是一種很好 ...
(一)卷積神經網絡 卷積神經網絡最早是由Lecun在1998年提出的。 卷積神經網絡通暢使用的三個基本概念為: 1.局部視覺域; 2.權值共享; 3.池化操作。 在卷積神經網絡中,局部接受域表明輸入圖像與隱藏神經元的連接方式。在圖像處理操作中采用局部視覺域的原因是:圖像中的像素並不是 ...