近期,Google Deep Mind团队提出了一个机器学习模型,并起了一个特别高大上的名字:神经网络图灵机,我为大家翻译了这篇文章,翻译得不是特别好,有些语句没读明白,欢迎大家批评指正  原论文出处:http://arxiv.org/pdf/1410.5401v1.pdf. 版权所有,禁止转载. 神经网络图灵机 Alex Graves gravesa@google.comGreg Wayne gregwayne@google.comIvo Danihelka danihelka@google.…

Neural Turing Machines-NTM系列(一)简述 NTM是一种使用Neural Network为基础来实现传统图灵机的理论计算模型.利用该模型.能够通过训练的方式让系统"学会"具有时序关联的任务流. 论文:http://arxiv.org/abs/1410.5401 中文翻译:p=60" target="_blank">http://www.dengfanxin.cn/?p=60 ppt:http://llcao.net/cu-de…

Neural Turing Machine - 神经图灵机 论文原文地址: http://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf 一般的神经网络不具有记忆功能,输出的结果只基于当前的输入:而LSTM网络的出现则让网络有了记忆:能够根据之前的输入给出当前的输出.但是,LSTM的记忆程度并不是那么理想,对于比较长的输入序列,LSTM的最终输出只与最后的几步输入有关,也就是long dependency问题,当然这个问题可以由注意力机制解决,然而却不能从根本上解决长期记忆的问题,原因是…

papers地址:https://arxiv.org/pdf/1708.05027.pdf 借用论文开头,目前很多的算法任务都是需要使用category feature,而一般对于category feature处理的方式是经过one hot编码,然后我们有些情况下,category feature 对应取值较多时,如:ID等,one hot 编码后,数据会变得非常的稀疏,不仅给算法带来空间上的复杂度,算法收敛也存在一定的挑战. 为了能解决one hot 编码带来的数据稀疏性的问题,我们往往能想…

转自:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ THE NEURAL NETWORK ZOO POSTED ON SEPTEMBER 14, 2016 BY FJODOR VAN VEEN   With new neural network architectures popping up every now and then, it's hard to keep track of them all. Knowing all the a…

Understanding Memory in Deep Learning Systems: The Neuroscience, Psychology and Technology Perspectives 2018-08-05 18:50:06 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/understanding-memory-in-deep-learning-systems-the-neuroscience-psycho…

Attention and Augmented Recurrent Neural Networks CHRIS OLAHGoogle Brain SHAN CARTERGoogle Brain Sept. 8 2016 Citation: Olah & Carter, 2016 Recurrent neural networks are one of the staples of deep learning, allowing neural networks to work with seque…

下面的RNN,LSTM,GRU模型图来自这里 简单的综述 1. RNN 图1.1 标准RNN模型的结构 2. BiRNN 3. LSTM 图3.1 LSTM模型的结构 4. Clockwork RNN 5. Depth Gated RNN 6. Grid LSTM 7. DRAW 8. RLVM 9. GRU 图9.1 GRU模型的结构 10. NTM 11. QRNN 图11.1 f-pooling时候的QRNN结构图 图11.2 fo-pooling时候的QRNN结构图 图11.3 ifo-…

http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ There’s something magical about Recurrent Neural Networks (RNNs). I still remember when I trained my first recurrent network for Image Captioning. Within a few dozen minutes of training my first…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…