character-RNN模型介绍以及代码解析

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RNN是一个很有意思的模型.早在20年前就有学者发现了它强大的时序记忆能力,另外学术界以证实RNN模型属于Turning-Complete,即理论上可以模拟任何函数.但实际运作上,一开始由于vanishing and exploiting gradient问题导致BPTT算法学习不了长期记忆.虽然之后有了LSTM(长短记忆)模型对普通RNN模型的修改,但是训练上还是公认的比较困难.在Tensorflow框架里,之前的两篇博客已经就官方给出的PTB和Machine Translation模型进行了…

(zhuan) 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇

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Keras实现RNN模型

博客作者:凌逆战博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 这篇文章主要介绍使用Keras框架来实现RNN家族模型,TensorFlow实现RNN的代码可以参考我的另外一篇博客:TensorFlow中实现RNN,彻底弄懂time_step Keras实现RNN模型 SimpleRNN层 keras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_si…

【论文笔记】AutoML for MCA on Mobile Devices——论文解读与代码解析

理论部分方法介绍本节将详细介绍AMC的算法流程.AMC旨在自动地找出每层的冗余参数. AMC训练一个强化学习的策略,对每个卷积层会给出其action(即压缩率),然后根据压缩率进行裁枝.裁枝后,AMC算法直接对裁剪后的网络惊醒精度的测试,不经过fine-tune过程,这种精度测量结果是fine-tune后得到最优模型的精度的一中近似,而且可以加速整个训练过程. 问题定义在深度神经网络中,通过建超每层的参数个数,达到模型压缩和加速的效果.通常有2中裁枝方法:细精度裁枝和结构化裁枝.细精度裁枝…

Beam Search快速理解及代码解析（上）

Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Search(集束搜索). 生成式任务相比普通的分类.tagging等NLP任务会复杂不少.在生成的时候,模型的输出是一个时间步一个时间步依次获得的,而且前面时间步的结果还会影响后面时间步的结果.也就是说,每一个时间步,模型给出的都是基于历史生成结果的条件概率.为了生成完整的句子,需要一个称为解码的额外动作来融合模型多个时间步的输出,而且使得最终得到的序列的每一步条件概率连乘起来最大. 在文本生成任务中,每一个时间步可能…

Beam Search快速理解及代码解析

目录 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 贪心搜索 Beam Search Beam Search代码解析准备初始输入序列扩展准备输出总结 Beam Search快速理解及代码解析(下) Beam Search的问题解决对策随机采样 top-k采样核采样(Nucleus sampling) 惩罚重复代码解析参考资料 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Se…

R数据分析：二分类因变量的混合效应，多水平logistics模型介绍

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina…