Link of the Paper: https://arxiv.org/pdf/1412.6632.pdf Main Points: The authors propose a multimodal Recurrent Neural Networks ( AlexNet/VGGNet + a multimodal layer + RNNs ). Their work has two major differences from these methods. Firstly, they inco…

Link of the Paper: https://arxiv.org/pdf/1409.3215.pdf Main Points: Encoder-Decoder Model: Input sequence -> A vector of a fixed dimensionality -> Target sequence. A multilayered  LSTM: The LSTM did not have difficulty on long sentences. Deep LSTMs…

在深度学习领域,传统的多层感知机(MLP)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录.甚至到了今天,MLP在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹.尽管如此,大多数专家还是会达成共识:MLP可以实现的功能仍然相当有限.究其原因,人类的大脑有着惊人的计算功能,而“分类”任务仅仅是其中很小的一个组成部分.我们不仅能够识别个体案例,更能分析输入信息之间的整体逻辑序列.这些信息序列富含有大量的内容,信息彼此间有着复杂的时间关联性,并且信息长度各种各…

Link of the Paper: https://arxiv.org/abs/1412.2306 Main Points: An Alignment Model: Convolutional Neural Networks over image regions ( An image -> RCNN -> Top 19 detected locations in addition to the whole image -> the representations based on th…

Link of the Paper: https://ieeexplore.ieee.org/document/7298856/ A Correlative Paper: Learning a Recurrent Visual Representation for Image Caption Generation (Link of the Paper: https://arxiv.org/abs/1411.5654) Main Points: A bi-directional mapping m…

用RNN来做像素分类,输入是一系列相近的像素,长度人为指定为l,相近是利用像素相似度或是范围相似度得到的,计算个欧氏距离或是SAM. 数据是两个高光谱数据 1.Pavia University,Reflective Optics System Imaging Spectrometer (ROSIS) sensor得到,102个波段,1.3米空间分辨率,总大小610*340像素,9类地物 2.Salinas image,Airborne Visible/Infrared Imaging Spect…

Attention and Augmented Recurrent Neural Networks CHRIS OLAHGoogle Brain SHAN CARTERGoogle Brain Sept. 8 2016 Citation: Olah & Carter, 2016 Recurrent neural networks are one of the staples of deep learning, allowing neural networks to work with seque…

http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ There’s something magical about Recurrent Neural Networks (RNNs). I still remember when I trained my first recurrent network for Image Captioning. Within a few dozen minutes of training my first…

Building your Recurrent Neural Network - Step by Step Welcome to Course 5's first assignment! In this assignment, you will implement your first Recurrent Neural Network in numpy. Recurrent Neural Networks (RNN) are very effective for Natural Language…

Attention in Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks by Jason Brownlee on June 30, 2017 in Deep Learning   The Encoder-Decoder architecture is popular because it has demonstrated state-of-the-art results across a range of domains. A limitati…

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Proce…

本章共两部分,这是第二部分: 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第一部分) 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第二部分) 14.4 深度RNN 堆叠多层cell是很常见的,如图14-12所示,这就是一个深度RNN. 图14-12 深度RNN(左),随时间展开(右) 在TensorFlow中实现深度RNN,需要创建多个cell并将它们堆叠到一个MultiRNNCell中.下面的代码创建了三个完全相同的cel…

Pixel Recurrent Neural Networks 目前主要在用的文档存放: https://www.yuque.com/lart/papers/prnn github存档: https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 介绍 Google DeepMind generative model 引言 生成图像建模是无监督学习中的核心问题. 在无监督学习中,自然图像的分布建模是一个具有里程碑意义的问题.此任务需要一个图像模型,它同时具…

目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translation 2.3 语音识别Speech Recognition 2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 4.1 Simple RNNsSRNs2 4.2 Bidirectional RNNs3 4.3 DeepB…

转自 http://blog.csdn.net/xingzhedai/article/details/53144126 更多参考:http://blog.csdn.net/mafeiyu80/article/details/51446558 http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/70225998 http://kubicode.me/2017/05/15/Deep%20Learning/Understanding-about-RNN/ RNN…

RNN(Recurrent Neural Networks)公式推导和实现 http://x-algo.cn/index.php/2016/04/25/rnn-recurrent-neural-networks-derivation-and-implementation/ 2016-04-25 分类:Deep Learning / NLP / RNN 阅读(6997) 评论(7)  本文主要参考wildml的博客所写,所有的代码都是python实现.没有使用任何深度学习的工具,公式推导虽然枯燥,…

RNN(Recurrent Neural Networks)公式推导和实现 http://x-algo.cn/index.php/2016/04/25/rnn-recurrent-neural-networks-derivation-and-implementation/ 2016-04-25 分类:Deep Learning / NLP / RNN 阅读(6997) 评论(7)  本文主要参考wildml的博客所写,所有的代码都是python实现.没有使用任何深度学习的工具,公式推导虽然枯燥,…

李飞飞徒弟Karpathy的著名博文The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks阐述了RNN(LSTM)的各种magic之处,并提供code实现简单的词生成. 原文地址;http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ Recurrent Neural Networks sequence Vanilla Neural Networks (and also Con…

原文地址: http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251# 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网…

本文结构: 什么是 Recurrent Neural Networks ? Recurrent Neural Networks 的优点和应用? 训练 Recurrent Neural Networks 的问题? 如何解决? 何时用 RNN 何时用前馈网络呢? 什么是 Recurrent Neural Networks ? 普通的前馈神经网络模型,它的结构是信号以一个方向从输入走到输出,一次走一层.     在 RNN 中,前一时刻的输出会和下一时刻的输入一起传递下去. 可以把这个过程看成是一个随…

第一周 循环序列模型(Recurrent Neural Networks) 为什么选择序列模型?(Why Sequence Models?) 在本课程中你将学会序列模型,它是深度学习中最令人激动的内容之一.循环神经网络(RNN)之类的模型在语音识别.自然语言处理和其他领域中引起变革.在本节课中,你将学会如何自行创建这些模型.我们先看一些例子,这些例子都有效使用了序列模型. 在进行语音识别时,给定了一个输入音频片段 \(X\),并要求输出对应的文字记录 \(Y\).这个例子里输入和输出数据都是序列…

论文地址:基于分层递归神经网络的嵌入式设备轻量化在线降噪 引用格式:Schröter H, Rosenkranz T, Zobel P, et al. Lightweight Online Noise Reduction on Embedded Devices using Hierarchical Recurrent Neural Networks[J]. arXiv preprint arXiv:2006.13067, 2020. 摘要 基于深度学习的降噪算法已经证明了它们的成功,尤其是对非平…

(没太听明白,下次重新听一遍) 1. Recurrent Neural Networks…

由于本章过长,分为两个部分,这是第一部分. 这几年提到RNN,一般指Recurrent Neural Networks,至于翻译成循环神经网络还是递归神经网络都可以.wiki上面把Recurrent Neural Networks叫做时间递归神经网络,与之对应的还有一个结构递归神经网络(recursive neural network).本文讨论的是前者. RNN是一种可以预测未来(在某种程度上)的神经网络,可以用来分析时间序列数据(比如分析股价,预测买入点和卖出点).在自动驾驶中,可以预测路线…

为什么使用序列模型(sequence model)?标准的全连接神经网络(fully connected neural network)处理序列会有两个问题:1)全连接神经网络输入层和输出层长度固定,而不同序列的输入.输出可能有不同的长度,选择最大长度并对短序列进行填充(pad)不是一种很好的方式:2)全连接神经网络同一层的节点之间是无连接的,当需要用到序列之前时刻的信息时,全连接神经网络无法办到,一个序列的不同位置之间无法共享特征.而循环神经网络(Recurrent Neural Networ…

Multi-Dimensional Recurrent Neural Networks The basic idea of MDRNNs is to replace the single recurrent connection found in standard RNNs with as many recurrent connections as there are dimensions in the data. During the forward pass, at each point i…

Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks ICCV2015    cite237 1摘要: 像素级标注的重要性(语义分割 图像理解)-- 现在开始利用DL----但DL无法描述visual objects----本文引入新型的CNN,将CNN与CRF概率图模型结合---用高斯pairwise势函数定义的CRF作为RNN,记为CRF-RNN----将其作为CNN的一部分,使得深度模型同时具有CNN和CRF的特性,同时本文算法完美结…

(没太听明白,下次重新听一遍) 1. Recurrent Neural Networks…

第一周 循环序列模型(Recurrent Neural Networks) 1.1 为什么选择序列模型?(Why Sequence Models?) 1.2 数学符号(Notation) 这个输入数据是 9 个单词组成的序列,所以会有 9 个特征集和来表示这 9 个 单词,并按序列中的位置进行索引,用\(…

[1] Z. Zhou, Y. Huang, W. Wang, L. Wang, T. Tan, Ieee, See the Forest for the Trees: Joint Spatial and Temporal Recurrent Neural Networks for Video-based Person Re-identification, 30th Ieee Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, (Ieee…