LSTM与Highway-LSTM算法实现的研究概述 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-12-22   声明: 1)该LSTM的学习系列是整理自网上很多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,…
Highway LSTM 学习笔记 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-4-5   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,整理总结…
colah的一篇讲解LSTM比较好的文章,翻译过来一起学习,原文地址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ ,Posted on August 27, 2015. Recurrent Neural  Networks 人类思维具有连贯性.当你看这篇文章时,根据你对前面词语的理解,你可以明白当前词语的意义.即是由前面的内容可以帮助理解后续的内容,体现了思维的连续性. 传统的神经网络(RNN之前的网络)在解决任务时,不能做…
LSTM和双向LSTM讲解及实践 目录 RNN的长期依赖问题LSTM原理讲解双向LSTM原理讲解Keras实现LSTM和双向LSTM 一.RNN的长期依赖问题 在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题,这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少,但对优化过程影响很大)的问题.对于梯度爆炸是很好解决的,可以使用梯度修剪(Gradient Clipping),即当梯度向量大于某个阈值,缩放梯度向量.但对于梯度消失是很难解决的.所谓的梯度消失或…
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 介绍 长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络,最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出,设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题,让记住长期信息成为神经网络的默认行为,而不是需要很大力气才能学会. 目录 RNN的长期依赖问题 LSTM原理讲解 双向LSTM原理讲解 Ker…
DNA甲基化研究概述 生信技能树 已关注 2018.01.23 11:43 字数 993 阅读 183评论 0喜欢 1 DNA甲基化(DNA methylation)是最早被研究的重要表观遗传修饰之一,基于芯片和下一代测序的高通量技术为DNA甲基化的广泛检测提供了技术平台.包括,WGBS,RRBS,microarray (27K/450K/850K),MeDIP-seq,MRE-seq 甲基化芯片 Infinium HumanMethylation27 / 450 BeadChip芯片(以下简称…
PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or…
偶尔看到这样的一个算法,觉得还是蛮有意思的,花了将近10天多的时间研究了下相关代码. 以下为百度的结果:MLAA全称Morphological Antialiasing,意为形态抗锯齿是AMD推出的完全基于CPU处理的抗锯齿解决方案.对于游戏厂商使用的MSAA抗锯齿技术不同,Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合,用第2种颜色来填充该像素,从而更有效地改进图像边缘的变现效果,这就是MLAA技术. 其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术,但是由AMD将…
题意:给定平面上N个点和一个值D,要求在x轴上选出尽量少的点,使得对于给定的每个店,都有一个选出的点离它的欧几里德距离不超过D. 解法:先把问题转换成模型,把对平面的点满足条件的点在x轴的直线上可得到一个个区间,这样就是选最小的点覆盖所有的区间的问题了.我之前的一篇博文有较详细的解释:关于贪心算法的经典问题(算法效率 or 动态规划).代码实现我就不写了.…
首先来看看完成后的效果: 其中灰色代表路障,绿色是起点和移动路径,红色代表终点   // = openArray[i+1].F) { minNode = openArray[i+1]; } } start = minNode; //将新开始点加入关闭列表 close.push(start); //将新开始点从开启列表中移除 for(i = 0; i '; for(var j = -3; j '+j+','+i+' '; } else { html += ' '+j+','+i+' '; } }…