https://blog.csdn.net/ice_actor/article/details/78648780 个人理解: 卷积计算的过程其实是将原始的全连接换成了卷积全连接,每个kernel为对应通道的权重    卷积全连接和点全连接,注意卷积核是多维的 [ c_in, k_h, k_w ]…

前言 目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM 本文可以解答: RNN用来解决什么问题,什么样的数据特征适合用它来解决 ​RNN的缺陷是什么,LSTM,GRU是如何…

本篇文章被Google中国社区组织人转发,评价: 条理清晰,写的很详细! 被阿里算法工程师点在看! 所以很值得一看! 前言 目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM…

Google TensorFlow程序员点赞的文章!   前言 目录: - 向量表示以及它的维度 - rnn cell - rnn 向前传播 重点关注: - 如何把数据向量化的,它们的维度是怎么来的 - 一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算,拉通来的rnn计算 ​ 在看本文前,可以先看看这篇文章回忆一下: 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记(理论篇) 我们将实现以下结构的RNN,在这个例子中 Tx = Ty. 向量表示以及它的维度 Input with  nx …

[导读]神经网络的初始化是训练流程的重要基础环节,会对模型的性能.收敛性.收敛速度等产生重要的影响.本文是deeplearning.ai的一篇技术博客,文章指出,对初始化值的大小选取不当,  可能造成梯度爆炸或梯度消失等问题,并提出了针对性的解决方法. 初始化会对深度神经网络模型的训练时间和收敛性产生重大影响.简单的初始化方法可以加速训练,但使用这些方法需要注意小心常见的陷阱.本文将解释如何有效地对神经网络参数进行初始化. 有效的初始化对构建模型至关重要 要构建机器学习算法,通常要定义一个体系结…

第四周 4.1深度神经网络符号约定 L=4______(神经网络层数)   4.2 校正矩阵的维数 校正要点:,, dZ,dA,dW,db都与它们被导数(Z,A,W,b)的维数相同 4.3 为什么使用深层表示 按神经网络的概念(仿人脑):有浅层的简单识别出一些特征,然后再通过深层的组合,最终,整个网络实现一个复杂的问题 按电路来说:一个巨大的计算问题,分几路出去(特征,隐藏层),最后在慢慢整合,节约计算成本 吴推荐思路:从logistic回归开始建立,然后,由1层隐藏层,2层,慢慢尝试,找出一个…

目录 1 问题设置 1.1 数据集和预处理 1.2 概览整个模型 2. 创建模型模块 2.1 在优化循环中梯度裁剪 2.2 采样 3. 构建语言模型 3.1 梯度下降 3.2 训练模型 4. 结论     本文是DeepLearning.ai的第五门课作业: Character level language model - Dinosaurus Island   1 问题设置   欢迎来到恐龙岛! 6500万年前,恐龙就已经存在,并且在这种任务下它们又回来了.你负责一项特殊任务.领先的生物学研究…

逻辑回归代价函数(损失函数)的几个求导特性 1.对于sigmoid函数 2.对于以下函数 3.线性回归与逻辑回归的神经网络图表示 利用Numpy向量化运算与for循环运算的显著差距 import numpy as np import time ar = np.array([[1,2,3],[4,5,6]] a1 = np.random.rand(10000000) a2 = np.random.rand(10000000) t1 = time.time() np.dot(a1,a2) c = 0…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 20 13:47:54 2018 @author: markli """ import numpy as np; import random; def tanh(x): return np.tanh(x); def tanh_derivative(x): return 1.0 - np.tanh(x)*np.tanh(x); def logistic(x…

我们经常被问:机器翻译迭代了好几轮,专业翻译的饭碗都端不稳了,字幕组到底还能做什么? 对于这个问题,我们自己感受最深,却又来不及解释,就已经边感受边做地冲出去了很远,摸爬滚打了一整年. 其实,现在看来,机器翻译在通用领域的短句上,已经做得不错了,但是复杂长句.需要结合上下文语境.特定知识的翻译上,效果还远远不能让人满意. 人工智能领域的翻译,就属于后者.它不仅需要数学.编程知识打底,对特定专业表达进行界定,还需要适时结合上下文语境理解和延伸. 这样一来,你也许能够理解,忠于原意又有人情味的翻译很…