深蓝 nlp 180429这个有详细的讲解…

http://blog.csdn.net/a635661820/article/details/45390671 前段时间看了一些关于LSTM方面的论文,一直准备记录一下学习过程的,因为其他事儿,一直拖到了现在,记忆又快模糊了.现在赶紧补上,本文的组织安排是这样的:先介绍rnn的BPTT所存在的问题,然后介绍最初的LSTM结构,在介绍加了遗忘控制门的,然后是加了peephole connections结构的LSTM,都是按照真实提出的时间顺序来写的.本文相当于把各个论文核心部分简要汇集一下而做的…

前言 在本篇章,我们将专门针对LSTM这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 关于LSTM的梯度推导,这一块确实挺不好掌握,原因有: 一些经典的deep learning 教程,例如花书缺乏相关的内容 一些经典的论文不太好看懂,例如On the difficulty of training Recurrent Neural Networks上有LSTM的梯度推导但看得我还是一头雾水(可能是我能力有限..) 网上关于LSTM的梯度推导虽多,但缺乏保证其正确性的验证实验 考虑到上述问题,本篇章…

RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对应的偏执向量分别表示为,输入层的某一个节点使用i标识,如,类似的隐层和输出层某一节点表示为.这里我…

http://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/6058890.html RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对…

输入数据格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 输出数据格式:output(seq_len, batch, hidden_size * num_directions)hn(num_layers * num_directions, batch, hidden_si…

建议按序阅读 1. RNN的一些简单概念介绍 A guide to recurrent neural networks and backpropagation Deep learning:四十九(RNN-RBM简单理解) : http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3439503.html 2. LSTM 深度学习BP算法的推导(附加RNN,LSTM的推导说明): http://blog.csdn.net/zhuanshenweiliu/article/deta…

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输…

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 1.简要介绍SVM 全称是support vector machine,中文名叫支持向量机.SVM是一个面向数据的分类算法,它的目标是为确定一个分类超平面,从而将不同的数据分隔开. 扩展:这里有篇文章详尽介绍了SVM的原理.推导,<支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)>.此外,这里有个视频也是关于SVM的推导:<纯白板手推SVM&g…

1. 随时间反向传播BPTT(BackPropagation Through Time, BPTT) RNN(循环神经网络)是一种具有长时记忆能力的神经网络模型,被广泛用于序列标注问题.一个典型的RNN结构图如下所示: 从图中可以看到,一个RNN通常由三小层组成,分别是输入层.隐藏层和输出层.与一般的神经网络不同的是,RNN的隐藏层存在一条有向反馈边,正是这种反馈机制赋予了RNN记忆能力.要理解左边的图可能有点难度,我们将其展开成右边的这种更加直观的形式,其中RNN的每个神经元接受当前时刻的输入…