Highway LSTM 学习笔记

zoerywzhou@gmail.com

http://www.cnblogs.com/swje/

作者：Zhouwan

 2016-4-5

 

声明

1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。

2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。

3）本人才疏学浅，整理总结的时候难免出错，还望各位前辈不吝指正，谢谢。

请联系：zoerywzhou@163.com

本研究课题系本人本科毕业论文，具体学习计划见http://www.cnblogs.com/swje/p/5068069.html。

最近一段时间在看Highway LSTM，记录一下自己的学习过程、学习用到的网址和笔记心得等，以便在日后想回顾的时候能随时查到，也希望能分享给大家，提供给同样处于deep learning学习起步阶段的朋友们一个入门的案例。

源文件及参考文献如下

Highway LSTM by Torch (LUA) https://github.com/yoonkim/lstm-char-cnn

[High-way-lstm-1]High-way LSTM RNNS FOR Distant Speech Recognition.pdf ： 访问密码 510b

[High-way-lstm-2]Character-Aware Neural Language Models.pdf  ：访问密码 510b

Highway Networks

high-lstm在语音识别中的应用：Highway Long Short-Term Memory RNNs for Distant Speech Recognition

学习体会

1、highway lstm的原理

2、highway lstm的优势

3、highway lstm与lstm的比较

4、highway lstm的应用

已完，不续……

Highway LSTM 学习笔记的更多相关文章

  1. 深度学习中的序列模型演变及学习笔记（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制）

    [说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻 ...

  2. cips2016+学习笔记︱简述常见的语言表示模型（词嵌入、句表示、篇章表示）

    在cips2016出来之前,笔者也总结过种类繁多,类似词向量的内容,自然语言处理︱简述四大类文本分析中的"词向量"(文本词特征提取)事实证明,笔者当时所写的基本跟CIPS2016一 ...

  3. Deep learning with Python 学习笔记（11）

    总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深 ...

  4. Deep learning with Python 学习笔记（10）

    生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 ...

  5. Deep learning with Python 学习笔记（8）

    Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Ker ...

  6. Deep learning with Python 学习笔记（6）

    本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息. ...

  7. Deep learning with Python 学习笔记（1）

    深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据 ...

  8. 概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF

    作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商 ...

  9. 深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)

    深度学习笔记:优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) 深度学习笔记(一):logistic分类 深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现 ...

随机推荐

  1. params修饰符

    http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/w5zay9db.aspx params 关键字可以指定采用数目可变的参数的方法参数. 可以发送参数声明中所指定类型的逗 ...

  2. C#自动实现Dll(OCX)控件注册的两种方法

    尽管MS为我们提供了丰富的.net framework库,我们的程序C#开发带来了极大的便利,但是有时候,一些特定功能的控件库还是需要由第三方提供或是自己编写.当需要用到Dll引用的时候,我们通常会通 ...

  3. Python之re模块（结合具体业务）

    1.判断数据库名是否合法 import re dbname = "test_" result = re.match("[a-zA-Z_0-9]{1,}$",db ...

  4. 从编辑距离、BK树到文本纠错

    搜索引擎里有一个很重要的话题,就是文本纠错,主要有两种做法,一是从词典纠错,一是分析用户搜索日志,今天我们探讨使用基于词典的方式纠错,核心思想就是基于编辑距离,使用BK树.下面我们来逐一探讨: 编辑距 ...

  5. python开发 getpass获取操作系统登陆名

    需用使用python getpass模块 import getpass def get_system_user_name(): return getpass.getuser() def main(): ...

  6. Iterator & Iterable 和 Comparable&Comparator

    java.lang.Iterator & java.lang.Iterable Iterator和Iterable的区别和联系 iterator是具有迭代状态的对象.它允许你检查它是否有更多的 ...

  7. jquery.base64.js 中文乱码处理

    c# 转码:Convert.ToBase64String(Encoding.UTF8.GetBytes(str)) js 解码:$.base64.atob(this.options.valids, t ...

  8. 关于SpringBoot bean无法注入的问题（与文件包位置有关）改变自动扫描的包

    原因:同事在写demo时出现bean加了@component后却无法被spring扫描到(在编译的时候IDEA就提示拿不到对应的bean)的问题. 后来经过研究是跟文件包的位置有关的. springb ...

  9. 2778:Ride to School-poj

    2778:Ride to School 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 Many graduate students of Peking University are ...

  10. Oracle11g静默安装dbca，netca报错处理--直接跟换操作系统

    最近给一个客户安装oracle 11gr2 概述: 操作系统:linux 32位操作系统 [oracle@nbsrfx response]$ uname -aLinux nbsrfx 2.6.32-5 ...