Hierarchical RNN

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https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/73610734 https://blog.csdn.net/triplemeng/article/details/78269127 -- https://github.com/triplemeng/hierarchical-attention-model学习如何根据论文.参考别人的代码来实现如果没有图中的uwuw(词语级别的context vector)和usus(句子级别的context vec…

lecture7-序列模型及递归神经网络RNN

Hinton 第七课 .这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种,是不一样的,前者指的是一种人工神经网络,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf…

lecture7-序列模型及递归神经网络RNN（转载）

Hinton 第七课 .这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种,是不一样的,前者指的是一种人工神经网络,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf…

[Hinton] Neural Networks for Machine Learning - RNN

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记补充: 参见cs231n 2017版本,ppt写得比过去更好. [译] 理解 LSTM 网络:模块内部解析讲得不错. Lecture 07 Lecture 08 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopfield网络(Hopfield network) Elman networks and Jordan network…

Estimating Linguistic Complexity for Science Texts--paper

http://aclweb.org/anthology/W18-0505 https://sites.google.com/site/nadeemf0755/research/linguistic-complexity https://github.com/Farahn/Liguistic-Complexity abstract:文本自动难度分析现有工作--基于知识驱动的特征作为输入的线性模型优点:可解释性缺点:短文本的准确率差传统的可读性指标:不能泛化到信息文本比如science我们的工作--…

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四 2018-06-11 10:36:18 wyx100 阅读数 4193更多分类专栏: 人工智能 python 深度学习 keras 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/80647379 https://github.com/keras-team/keras/tree/mast…

RNN 入门教程 Part 2 – 使用 numpy 和 theano 分别实现RNN模型

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano 本文是RNN教程的第二部分,第一部分教程在这里. 对应的样板代码在 Github上面. 在这部分内容中,我将会使用 numpy 和 theano 从头开始实现RNN 模型. 实验中涉及的代码可以在Github中找到.一些不重要的内容将会略去,但是Github中保留了全部的实践过程. 语言建模 Our…

RNN and LSTM saliency Predection Scene Label

http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rnn-and-lstm.html //RNN and LSTM http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/saliency-prediction.html //saliency Predection http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/scene-l…

【RNN】资源汇总

wesome Recurrent Neural Networks A curated list of resources dedicated to recurrent neural networks (closely related todeep learning). Maintainers -Jiwon Kim,Myungsub Choi We have pages for other topics:awesome-deep-vision,awesome-random-forest Table…

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN，LSTM

http://cs231n.github.io/neural-networks-1 https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ Applied Deep Learning - Part 1: Artificial Neural Ne…

LSTM/RNN中的Attention机制

一.解决的问题采用传统编码器-解码器结构的LSTM/RNN模型存在一个问题,不论输入长短都将其编码成一个固定长度的向量表示,这使模型对于长输入序列的学习效果很差(解码效果很差). 注意下图中,ax 和 axx 部分. 公式如下科普: http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html 一文读懂Attention: https://mp.weixin.qq.com/s/0SWcAAiuN3BYtStDZXyAXg 二.基于Keras…

用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

[转] 用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…

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(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

论文笔记：（2019）LDGCNN : Linked Dynamic Graph CNN-Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Features

目录摘要一.引言 A．基于视图的方法 B．基于体素的方法 C．基于几何的方法二.材料三.方法 A．问题陈述 B．图生成 C．图特征提取 D．变换不变函数 E．LDGCNN架构 F．冻结特征提取器和再训练分类器四.结果 A．应用细节 B．点云分类 C．点云分割 D．时间和空间复杂度分析 E．可视化和消融实验五.总结 LDGCNN : Linked Dynamic Graph CNN-Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Feat…

论文翻译：2020_Lightweight Online Noise Reduction on Embedded Devices using Hierarchical Recurrent Neural Networks

论文地址:基于分层递归神经网络的嵌入式设备轻量化在线降噪引用格式:Schröter H, Rosenkranz T, Zobel P, et al. Lightweight Online Noise Reduction on Embedded Devices using Hierarchical Recurrent Neural Networks[J]. arXiv preprint arXiv:2006.13067, 2020. 摘要基于深度学习的降噪算法已经证明了它们的成功,尤其是对非平…

RNN求解过程推导与实现

RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对应的偏执向量分别表示为,输入层的某一个节点使用i标识,如,类似的隐层和输出层某一节点表示为.这里我…

在RNN中使用Dropout

dropout在前向神经网络中效果很好,但是不能直接用于RNN,因为RNN中的循环会放大噪声,扰乱它自己的学习.那么如何让它适用于RNN,就是只将它应用于一些特定的RNN连接上. LSTM的长期记忆是存在memory cell中的. The LSTM can decide to overwrite the memory cell, retrieve it, or keep it for the next time step. 主要思想: 将dropout用于非循环的连接.即上下层连接…

RNN 入门学习资料整理

建议按序阅读 1. RNN的一些简单概念介绍 A guide to recurrent neural networks and backpropagation Deep learning:四十九(RNN-RBM简单理解) : http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3439503.html 2. LSTM 深度学习BP算法的推导(附加RNN,LSTM的推导说明): http://blog.csdn.net/zhuanshenweiliu/article/deta…

Hierarchical Softmax

When predicting over large vocabulary, softmax becomes one of the expensive computation part. There should be Simplification for this probability prediction process. Here comes the Hierarchical Softmax. Waiting for update......…

RNN 入门教程 Part 4 – 实现 RNN-LSTM 和 GRU 模型

转载 - Recurrent Neural Network Tutorial, Part 4 – Implementing a GRU/LSTM RNN with Python and Theano The code for this post is on Github. This is part 4, the last part of the Recurrent Neural Network Tutorial. The previous parts are: Recurrent Neural…

RNN 入门教程 Part 3 – 介绍 BPTT 算法和梯度消失问题

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients 本文是 RNN入门教程的第三部分. In the previous part of the tutorial we implemented a RNN from scratch, but didn’t go into detail on how Backpropagation Through…

RNN 入门教程 Part 1 – RNN 简介

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是当前比较流行的模型,在自然语言处理中有很重要的应用.但是现在对RNN的详细结构模型以及如何实现RNN算法的博客很少,故本文目的是翻译该外文资料,帮助理解大家理解.同时,英文文章写的很有深度,而且翻译错误之处可能会很多,有兴趣的可以参阅英文原文.本教程主要分为以下四个部分: RNN 简介 (本…

Python-层次聚类-Hierarchical clustering

层次聚类关键方法#coding:UTF-8#Hierarchical clustering 层次聚类from E_distance import Euclidean_distance from yezi import yezi class bicluster: def __init__(self, vec, left=None,right=None,distance=0.0,id=None): self.left = left self.right = right #每次聚类都是一对数据,lef…