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…
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…
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…
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…
转子:https://www.leiphone.com/news/201705/zW49Eo8YfYu9K03J.html 最近在看RNN模型,为简单起见,本篇就以简单的二进制序列作为训练数据,而不实现具体的论文仿真,主要目的是理解RNN的原理和如何在TensorFlow中构造一个简单基础的模型架构.其中代码参考了这篇博客. 数据集 首先我们看一下实验数据的构造: 输入数据X:在时间t,Xt的值有50%的概率为1,50%的概率为0: 输出数据Y:在实践t,Yt的值有50%的概率为1,50%的概率…
# NumPy简单入门教程 NumPy是Python中的一个运算速度非常快的一个数学库,它非常重视数组.它允许你在Python中进行向量和矩阵计算,并且由于许多底层函数实际上是用C编写的,因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度. NumPy绝对是科学Python成功的关键之一,如果你想要进入Python中的数据科学和/或机器学习,你就要必须学习它.在我看来,NumPy的API设计得很好,所以我们要开始使用它并不困难. 这是一系列关于科学Python的文章中的第二篇,别忘了看看其他…
Awesome-TensorFlow-Chinese TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐: 官方网站,初步了解. 安装教程,安装之后跑起来. 入门教程,简单的模型学习和运行. 实战项目,根据自己的需求进行开发. 很多内容下面这个英文项目: Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 官方网站 官网:https://www.tensorflow.org/ 中文:https://tensorflow.google.cn/…
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人生苦短,我用Python! Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象.解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议.Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库.它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起.常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的…
Anaconda入门教程 [TOC] Anaconda是什么 Anaconda附带了 conda.Python 和 150 多个科学包及其依赖项.应用程序 conda 是包和环境管理器.Anaconda 的下载文件比较大(约 500 MB),因为它附带了 Python 中最常用的数据科学包.如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用 Miniconda 这个较小的发行版(仅包含 conda 和 Python).但你仍可以使用 conda 来安装任何可用的包,它只是自身没有附带这些包…