【神经网络图灵机(Neural Turing Machines, NTM)】的更多相关文章

神经网络图灵机(Neural Turing Machines, NTM)

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 Machine - 神经图灵机

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…

Neural Turing Machines-NTM系列（一）简述

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…

循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)介绍

目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translation 2.3 语音识别Speech Recognition 2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 4.1 Simple RNNsSRNs2 4.2 Bidirectional RNNs3 4.3 DeepB…

递归神经网络(Recursive Neural Network, RNN)

信息往往还存在着诸如树结构.图结构等更复杂的结构.这就需要用到递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN),巧合的是递归神经网络的缩写和循环神经网络一样,也是RNN,递归神经网络可以处理树.图这样的递归结构. 递归神经网络 神经网络的输入层单元个数是固定的,因此必须用循环或递归的方式来处理长度可变的输入.循环神经网络实现通过长度不定的输入分割为等长度的小块,然后再依次的输入到网络中,从而实现了神经网络对变长输入的处理.一个典型的例子是,当我们处理一句话的时候,我们…

吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks) -课程笔记

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第四周：深层神经网络(Deep Neural Networks)-课程笔记

第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到. 对于给定的问题很难去提前预测到底需要多深的神经网络,所以先去尝试逻辑回归,尝试一层然后两层隐含层, 然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小的超参数,然后再保留交叉验证数据上 评估,或者用开发集来评估. 一些符号注意: 用 L 表示层数,上图5hidden layers :…

DeepCTR专题：Neural Factorization Machines 论文学习和实现及感悟

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…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)简析

目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先…

Neural Networks and Deep Learning 课程笔记（第三周）浅层神经网络(Shallow neural networks)

3.1 神经网络概述(Neural Network Overview ) (神经网络中,我们要反复计算a和z,最终得到最后的loss function) 3.2 神经网络的表示(Neural Network Representation) 3.3 计算一个神经网络的输出(Computing a Neural Network's output ) 向量化计算: 详细过程见下: 公式 3.10: (W---4x3) 3.4 多样本向量化(Vectorizing across multiple exa…