Recurrent Neural Networks(RNN) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件推断后续的事件. RNN 解决了这个问题.…

目录: 1.RNN 2.GRU 3.LSTM 一.RNN 1.RNN结构图如下所示: 其中: $a^{(t)} = \boldsymbol{W}h^{t-1} + \boldsymbol{W}_{e}x^{t} + \mathbf{b}$ $h^{t} = f(a^{t})$, f 是激励函数,sigmoid或者tanh $\hat{y}^{t} = Uh^{t}$ 2.RNN中的梯度消失与梯度膨胀 总损失是所有时间步的和:$E =  \sum_{t=1}^{T}E_{t}$,所以$\frac{…

深度学习之 rnn 台词生成 写一个台词生成的程序,用 pytorch 写的. import os def load_data(path): with open(path, 'r', encoding="utf-8") as f: data = f.read() return data text = load_data('./moes_tavern_lines.txt')[81:] train_count = int(len(text) * 0.6) val_count = int(l…

https://www.jianshu.com/p/854d111670b6 纯干货:深度学习实现之空间变换网络-part1 在第一部分中,我们主要介绍了两个非常重要的概念:仿射变换和双线性插值,并了解到这两个概念对于理解空间变换网络(Spatial Transformer Networks)非常重要. 在这篇文章中,我们将详细介绍一篇空间变压器网络这一论文——Go ogle Deepmind的研究人员Max Jaderberg,Karen Simonyan,Andrew Zisserman和K…

1. 理解深度学习与CNN: 台湾李宏毅教授的入门视频<一天搞懂深度学习>:https://www.bilibili.com/video/av16543434/ 其中对CNN算法的矩阵卷积运算:矩阵1与矩阵2相同位置上的元素进行相乘,再将所有乘积求和,得到卷积矩阵的对应元素值. https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/6922612 https://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/72723…

以下叙述只是简单的叙述,CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多,而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注.2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类.3. CNN特征提取用于对话问答图片问答.还有很多领域,比如根据面目表情判断情感,用于遥感地图的标注,用于生物医学的图像解析,用于安全领域的防火实时监控等.而且现阶段关于CNN+RNN的研究应用相关文章更加多样,效果越来越好,我们可以通过谷歌学术参阅这些文章,而且大部分可免费下载阅读,至…

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶…

循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的.比如说你在阅读这篇文章时,你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字,而不是每读到一个文字时,都抛弃掉前面的思考,从头开始.你的记忆是有持久性的. 传统的神经网络并不能如此,这似乎是一个主要的缺点.例如,假设你在看一场电影,你想对电影里的每一个场景进行分类.传统的神经网络不能够基于前面的已分类场景来推断接下来的场景分类. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)解决了这个问题.这种神经网络带有环,可以将信息…

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本…