***CA-RNN: Using Context-Aligned Recurrent Neural Networks for Modeling Sentence Similarity(CA-RNN:使用上下文对齐的递归神经网络建模句子相似度)*****论文通读:** ## 1. 概要: 大多数RNN专注于基于当前句子对隐藏状态进行建模,而在隐藏状态生成过程中,其他句子的上下文信息却没有得到很好的研究.在本文中,我们提出了**一种上下文对齐的RNN(CA-RNN)模型**,该模型在句子对中**合并…

一.RNN的作用和粗略介绍: RNN可解决的问题: 训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一,比如基于时间的序列:一段段连续的语音,一段段连续的手写文字.这些序列比较长,且长度不一,比较难直接的拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练. T个时间步: 我们先来看单个RNN cell: 简单的RNN前向传播实现过程: 以上代码实现: import numpy as np # 定义RNN的参数. X = [1,2] state = [0.0, 0.0] w_cell_state = np…

RNN: Vanilla Neural Network :对单一固定的输入给出单一固定输出 Recurrent Neural Network:对单一固定的输入给出一系列输出(如:可边长序列),例:图片描述 对可变尺寸输入给出单一固定输出,例:语句的情感分析,对视频(时间长度可变)做决策 对可变尺寸输入给出可变尺寸输出,例:机器翻译,对视频做帧数分类 x作为输入传入RNN,RNN有一个内部隐藏态(internal hidden state),整个隐藏态会在RNN每次读取新的输入时更新,隐藏态会在下…

论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 综述 背景及问题 背景: 翻译: 翻译模型学习条件分布后,给定一个源句,通过搜索最大条件概率的句子,可以生成相应的翻译. 神经网络翻译:两个组件:第一个:合成一个源句子x:第二个:解码一个目标句子y. 问题:固定长度向量是编码器 - 解码器架构性能提升的瓶颈. 本文主要思想 本文提出:允许模型自动(软)搜索与预测目标单词相关的源句 --- 扩展的编码器…

deep learning新征程(一) zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-11-26   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)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. 3)本人才疏学浅…

队友 胡展瑞 031602215 作业页面 GitHub 具体分工 111500206 赵畅:负责WordCount的升级,添加新的命令行参数支持(自定义输入输出文件,权重词频统计,词组统计等所有新功能设计) 031602215 胡展瑞:负责爬虫的设计,resutlt.txt的格式化,以及附加题的所有设计(批量下载pdf.可视化WordCount以及历年情况分析对比.作者联系图). PSP表格.学习记录表 PSP PSP2.1 Personal Software Process Stages 预…

Fabric-Ca的概念不再解释了,这里只说明使用方法: 前置条件 Go语言1.10+版本 GOPATH环境变量正确设置 已安装libtool和libtdhl-dev包 Ubuntu系统 通过以下命令安装libtool和libtdhl-dev包: sudo apt install libtool libltdl-dev MacOs 系统 Mac系统通过以下命令安装: brew install libtool Fabric-Ca安装 可以通过以下两种途径进行安装: 直接下载二进制文件: go ge…

摘要:Tensorflow Distributions提供了两类抽象:distributions和bijectors.distributions提供了一系列具备快速.数值稳定的采样.对数概率计算以及其他统计特征计算方法的概率分布.bijectors提供了一系列针对distribution的可组合的确定性变换. 1.Distributions 1.1 methods 一个distribution至少实现以下方法:sample.log_prob.batch_shape_tensor.event_sh…

一篇提及如何通过串口读取并提取GPS信号的论文 作者:崔杰 梁计春 王国军 目前,在用计算机进行数据传输时,常用的是串行通信方式.在Visual C++的编程中,既可以用Windows API函数进行串行通信编程,也可以利用环境自带的控件进行编程.利用 API函数编写实际应用程序时,往往要考虑多线程的问题,这样编出来的程序不但十分庞大,而且结构比较复杂,继承性差,维护困难.但是使用串行通信控件就相对简单一些,而且功能强大,性能安全可靠. 本文以Microsoft Communications C…

原文链接:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/51225065 一.论文所解决的问题 现有的关于RNN这一类网络的综述太少了,并且论文之间的符号并不统一,本文就是为了RNN而作的综述 二.论文的内容 (0)整体一览 由前馈神经网络->RNN的早期历史以及发展->现代RNN的结构->现代RNN的应用 (1)前馈神经网络   图1 一个神经元     图2 一个神经网络 传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归,但是这些都是假设数据之间…