https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/79311148 今天的内容有: LSTM 思路 LSTM 的前向计算 LSTM 的反向传播 关于调参 LSTM 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM),是一种改进之后的循环神经网络,可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题,目前比较流行. 长短时记忆网络的思路: 原始 RNN 的隐藏层只有一个状态,即h,它对于短期的输入非常敏感. 再增加一个状…

LSTM 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM),是一种改进之后的循环神经网络,可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题,目前比较流行. 长短时记忆网络的思路: 原始 RNN 的隐藏层只有一个状态,即h,它对于短期的输入非常敏感. 再增加一个状态,即c,让它来保存长期的状态,称为单元状态(cell state). 把上图按照时间维度展开: 在 t 时刻,LSTM 的输入有三个:当前时刻网络的输入值 x_t.上一时刻 LSTM 的输出值 h_t-…

输入数据格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 输出数据格式:output(seq_len, batch, hidden_size * num_directions)hn(num_layers * num_directions, batch, hidden_si…

Github-karpathy/char-rnn代码详解 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-1-10 声明: 1)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. 2)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 请联系:zoerywzhou@163.com   本研究课题系本人本科毕业论文,具体…

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可…

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra…

一.背景 自从Attention机制在提出之后,加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: input的方向性:单向 -> 双向 深度:单层 -> 多层 类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所有必…

Github-jcjohnson/torch-rnn代码详解 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-3-18 声明 1)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. 2)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 请联系:zoerywzhou@gmail.com 或13813017783@163…

1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att…

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo…

一.背景 自从Attention机制在提出 之后,加入Attention的Seq2 Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: input的方向性:单向 -> 双向 深度:单层 -> 多层 类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所…

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…

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型…

目录 Transformer引入 Encoder 详解 输入部分 Embedding 位置嵌入 注意力机制 人类的注意力机制 Attention 计算 多头 Attention 计算 残差及其作用 BatchNorm 和 LayerNorm 前馈神经网络 Decoder 详解 Transformer 最终输出 TRM 面试题讲解 RNN.LSTM.Transformer 三者的区别? 为什么有缩放因子 [公式] ?attention为什么scaled? Decoder端的Mask 如何 mask…

示例代码下载:Linq之旅:Linq入门详解(Linq to Objects) 本博文详细介绍 .NET 3.5 中引入的重要功能:Language Integrated Query(LINQ,语言集成查询).通过LINQ,我们可以使用相同API操作不同的数据源.接下来就让我们看看LINQ是什么以及如何使用? 再此之前,需要先了解的相关技术 1.        隐式类型.匿名类型.对象初始化器 1)        隐式类型,使用var关键字创建,C#编译器会根据用于初始化局部变量的初始值推断出变…

一.下篇开头的废话 终于开写下篇了,这也是我写远程调用框架的第三篇文章,前两篇都被博客园作为[编辑推荐]的文章,很兴奋哦,嘿嘿~~~~,本人是个很臭美的人,一定得要截图为证: 今天是2014年的第一天,按中国辞旧迎新的传统,也作为我2014年第一篇博客,我想开篇前要总结下2013年的技术学习.今年我当爸爸了,当爸爸的人是没啥时间研究什么技术和写博客的,所以2013年上半年我的文章很少很少,直到老婆5月回家待产才有重新拿起书,提起笔写技术博客.今年老婆要回上海了,估计2014年的博客数量又会少点,…

前言 我比较喜欢安静,大概和我喜欢研究和琢磨技术原因相关吧,刚好到了元旦节,这几天可以好好学习下EF Core,同时在项目当中用到EF Core,借此机会给予比较深入的理解,这里我们只讲解和EF 6.x中不同,相同的则不再叙述. EntityFramework Core 1.1方法理论详解 当我们利用EF Core查询数据库时如果我们不显式关闭变更追踪的话,此时实体是被追踪的,关于变更追踪我们下节再叙.就像我们之前在EF 6.x中讨论的那样,不建议手动关闭变更追踪,对于有些特殊情况下,关闭变更追…

Java 字符串格式化详解 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 微博:厉圣杰 文中如有纰漏,欢迎大家留言指出. 在 Java 的 String 类中,可以使用 format() 方法格式化字符串,该方法有两种重载形式: String.format(String format, Object... args) 和 String.format(Locale locale, String format, Object... args).两者的唯一区别是前者使用本地语言环境,后者使用指…

Android Notification 详解(一)--基本操作 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 微博:厉圣杰 源码:AndroidDemo/Notification 文中如有纰漏,欢迎大家留言指出. 前几天项目中有用到 Android 通知相关的内容,索性把 Android Notification 相关的知识都看了一遍,稍作梳理,在此做个总结,以备不时之需. 温故而知新,可以为师矣~ 下图是我对 Notification 做的思维导图,也是本文的主要逻辑.  本文主要…

Android Notification 详解 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 前几天项目中有用到 Android 通知相关的内容,索性把 Android Notification 相关的知识都看了一遍,稍作梳理,在此做个总结,以备不时之需. 温故而知新,可以为师矣~ 下图是我对 Notification 做的思维导图,也是本文的主要逻辑.  本文主要讲述 Notification 的基本操作部分,进阶部分的内容还在学习ing~ Notification 概述 Notif…

几个重要的概念 首先先明确几个概念: WorkPlace : 工作区 Index: 暂存区 Repository: 本地仓库/版本库 Remote: 远程仓库 当在Remote(如Github)上面clone一个项目到本地时(假设项目名为GitTest),在本地就会看到一个名为GitTest的目录,目录下有项目代码和一个名为.git的目录,什么是工作区呢,就是除了.git文件夹以外的所有东西,我们主要在工作区上阅读,修改,添加删除代码和其他内容,而这个.git目录就称为一个版本库,这个版本库中存…

Android XML shape 标签使用详解   一个android开发者肯定懂得使用 xml 定义一个 Drawable,比如定义一个 rect 或者 circle 作为一个 View 的背景.但是,也肯定也有人在能使用 Drawable 的地方选择使用一张 png 图(或者是一张 .9 图)作为 View 的背景,因为后者把问题交给 UI 设计人员去了,省事.当然,使用图片这种在项目中也很常见,如果不考虑 apk 大小,内存占用问题的话,是没有任何问题的.如果要给 apk 瘦身,减少内存…

一.npm简介 安装npm请阅读我之前的文章Hello Node中npm安装那一部分,不过只介绍了linux平台,如果是其它平台,有前辈写了更加详细的介绍. npm的全称:Node Package Manager. ####(1)通俗的理解 其实从字面意思就可以理解这个产品有什么作用翻译为“Node包管理器”.对,就是Node的包的一个管理工具,目前我尝试的有 下载并安装包(npm install [pkg]) 升级安装包(npm update [pkg]) 卸载安装包(npm uninstal…

1 概述 数通畅联某综合SOA集成项目的统一身份认证工作,需要第三方系统配合进行单点登录的配置改造,在项目中有需要进行单点登录配置的.NET应用系统,本文专门记录.NET应用和AEAI CAS的集成过程步骤,为后续类似的统一认证配置实现提供参考指导. 2 预期读者 数通畅联新员工  广大技术爱好者 3 环境信息 操作系统:Windows Server 2008 第三方系统.NET Framework 版本:V4.0 4 名词解释 AEAI CAS:是数通畅联基于开源Jasig CAS扩展开发提…

background用法详解: 1.background-color 属性设置元素的背景颜色 可能的值 color_name            规定颜色值为颜色名称的背景颜色(比如 red) hex_number          规定颜色值为十六进制值的背景颜色(比如 #ff0000) rgb_number          规定颜色值为 rgb 代码的背景颜色(比如 rgb(255,0,0)     transparent           默认 背景颜色为透明 2.backgroun…

在OC当中自动计算行高主要调用系统的 p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #ffffff } span.s1 { } span.s2 { color: #00b1ff } span.s3 { color: #de38a6 } span.s4 { color: #eb905a } span.s5 { color: #8b87ff } - (--boundingRectWithSize:(CGSize)…

现在我们的手机一般都内置有方向感应器,手机屏幕会根据所处位置自动进行横竖屏切换(前提是未锁定屏幕方向).但有时我们的应用程序仅限在横屏或者竖屏状态下才可以运行,此时我们需要锁定该程序Activity运行时的屏幕方向.还有就是在我们用手机观看视频时,随意的进行横竖屏切换,但播放进度不会随着屏幕的转换而从头开始播放,为了实现这个功能,我们就需要在Activity转换时对当前数据进行保存. 现在根据以上两种需求,个人提出以下解决方案: 一.锁定Activity运行时屏幕方向,如下图(演示锁定横屏):…

导语 现在NSURLConnection在开发中会使用的越来越少,iOS9已经将NSURLConnection废弃,现在最低版本一般适配iOS7,所以也可以使用. NSURLConnection相对于NSURLSession,安全性低.NSURLConnection下载有峰值,比较麻烦处理. 尽管适配最低版本iOS7,也可以使用NSURLSession.AFN已经不支持NSURLConnection. NSURLSession:默认是挂起状态,如果要请求网络,需要开启. [NSURLSessio…

注:本文是对众多博客的学习和总结,可能存在理解错误.请带着怀疑的眼光,同时如果有错误希望能指出. 同步IO和异步IO,阻塞IO和非阻塞IO分别是什么,到底有什么区别?不同的人在不同的上下文下给出的答案是不同的.所以先限定一下本文的上下文. 本文讨论的背景是Linux环境下的network IO. 一 概念说明 在进行解释之前,首先要说明几个概念:- 用户空间和内核空间- 进程切换- 进程的阻塞- 文件描述符- 缓存 I/O 用户空间与内核空间 现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对32位操作系统…

yum(全称为 Yellow dog Updater, Modified)是一个在Fedora和RedHat以及SUSE中的Shell前端软件包管理器.基於RPM包管理,能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装,可以自动处理依赖性关系,并且一次安装所有依赖的软体包,无须繁琐地一次次下载.安装.yum提供了查找.安装.删除某一个.一组甚至全部软件包的命令,而且命令简洁而又好记. yum的命令形式一般是如下:yum [options] [command] [package ...]其中的[opti…