原文链接:https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Understanding LSTM Networks Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understa…
长时依赖是这样的一个问题,当预测点与依赖的相关信息距离比较远的时候,就难以学到该相关信息.例如在句子”我出生在法国,……,我会说法语“中,若要预测末尾”法语“,我们需要用到上下文”法国“.理论上,递归神经网络是可以处理这样的问题的,但是实际上,常规的递归神经网络并不能很好地解决长时依赖,好的是LSTMs可以很好地解决这个问题. 原理不再介绍. keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoi…
LSTM’s in Pytorch Example: An LSTM for Part-of-Speech Tagging Exercise: Augmenting the LSTM part-of-speech tagger with character-level features Sequence models are central to NLP: they are models where there is some sort of dependence through time be…
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…
Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking  ECCV 2018Updated on 2018-08-05 16:36:30 Paper: arXiv version Code: https://github.com/skyoung/MemTrack (Tensorflow Implementation) [Note]This paper is developed based on Siamese Network and DNC(Na…
End-To-End Memory Networks 2019-05-20 14:37:35 Paper:https://papers.nips.cc/paper/5846-end-to-end-memory-networks.pdf Code:https://github.com/facebook/MemNN 1. Background and Motivation: 现在人工智能研究的两个挑战性的问题是:第一是能够构建模型,使其能够进行多个计算步骤,以服务于回答问题或者完成一个任务:另一个是…
本文作者:杨昆霖,2015级本科生,目前研究方向为知识图谱,推荐系统,来自中国人民大学大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室. 引言 经常上购物网站时,注意力会被首页上的推荐吸引过去,往往本来只想买一件小商品,但却被推荐商品耗费不少时间与金钱.有时候会在想,虽然推荐商品挺吸引人的,但是它究竟为什么给出这些推荐,背后的原因却往往不得而知.本文将介绍的这篇SIGIR 2018论文提出了新的序列化推荐模型KSR(Knowledge-enhanced Sequential Recommender),利…
本文基于前两篇 1. 多层感知机及其BP算法(Multi-Layer Perceptron) 与 2. 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) RNN 有一个致命的缺陷,传统的 MLP 也有这个缺陷,看这个缺陷之前,先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式: \[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw_{hk} + \sum_{h'} \delta^{t+1}_{h'}w…
今天和陈驰,汪鑫讨论了一下,借此记录一下想法. 关于这篇论文,要弄清的地方有: 1.LSTMtree到底是从上往下还是从下往上学的,再确认一下 2.关于每个节点的标注问题 3.label的值到底该怎么定 4.该神经网络的输入形式到底是什么 今天晚上对照了目前学习的两篇LSTM论文,新的发现: 之所以顺序一个是从上到下,另一个是从下到上,仅仅是因为ht取的东西不同! Improved semantic那一篇:ht取的是孩子节点的信息(目前仅看了child-sum,还需确认N-ary) Top-do…
一.论文所解决的问题 实现长期记忆(大量的记忆),而且实现怎样从长期记忆中读取和写入,此外还增加了推理功能 为什么长期记忆非常重要:由于传统的RNN连复制任务都不行,LSTM预计也够玄乎. 在QA问题中,长期记忆是非常重要的,充当知识库的作用.从当中获取长期记忆来回答问题 上面这个问题就是,当遇到有若干个句子而且句子之间有联系的时候,RNN和LSTM就不能非常好地解决,以为是长期依赖.须要从记忆中提取信息 二.论文的解决方式 (0)总体架构一览 实际上所谓的Memory Network是一个通用…