近期,Google Deep Mind团队提出了一个机器学习模型,并起了一个特别高大上的名字:神经网络图灵机,我为大家翻译了这篇文章,翻译得不是特别好,有些语句没读明白,欢迎大家批评指正  原论文出处:http://arxiv.org/pdf/1410.5401v1.pdf. 版权所有,禁止转载. 神经网络图灵机 Alex Graves gravesa@google.comGreg Wayne gregwayne@google.comIvo Danihelka danihelka@google.

Neural Turing Machine - 神经图灵机 论文原文地址: http://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf 一般的神经网络不具有记忆功能,输出的结果只基于当前的输入:而LSTM网络的出现则让网络有了记忆:能够根据之前的输入给出当前的输出.但是,LSTM的记忆程度并不是那么理想,对于比较长的输入序列,LSTM的最终输出只与最后的几步输入有关,也就是long dependency问题,当然这个问题可以由注意力机制解决,然而却不能从根本上解决长期记忆的问题,原因是

论文提出MetaQNN,基于Q-Learning的神经网络架构搜索,将优化视觉缩小到单层上,相对于Google Brain的NAS方法着眼与整个网络进行优化,虽然准确率差了2-3%,但搜索过程要简单地多,所以才能仅用100GPU days就可以完成搜索,加速240倍.论文本身是个很初期的想法,可以看到搜索出来的网络结构还是比较简单的,也需要挺多的人工约束.整体而言,论文的输出的搜索思想还是很重要的,有很多参考的地方   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Designing Neural

前言: DNC可以称为NTM的进一步发展,希望先看看这篇译文,关于NTM的译文:人工机器-NTM-Neutral Turing Machine 基于神经网络的混合计算 Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory 原文:Nature:doi: 10.1038/nature20101 异义祠:memory matrix :存储矩阵,内存以矩阵方式编码,亦成为记忆矩阵. the neural Turing m

导读:这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件,不过它有些偏向于选择与当前比较流行的神经网络技术相关的方向.我们需要关注的是,本文中介绍的许多神经网络模型都建立在同时代的非神经网络技术之上.在文章的最后,作者强调了这些有影响力的技术成果,它们为以后的 NLP 方法发展奠定了基础. 这是两篇系列文章中的第一篇.在 2018 年的 Indaba 深度学习大会 上,Herman Kamper 和我组织了一场自然语言处理研讨会,整个会议的幻灯片可以在 这里

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词. 举个栗子, “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 

深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 第二篇,讲讲经典的卷积神经网络.我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理,因为网络上有太多的教程可以参考.这里,主要描述其数学上的计算过程,也就是如何自己编程去实现的问题. 1. 概述 回想一下BP神经网络.BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态,层与层的网络节点之间是全连接的.这样设想一下,如果BP网络中层与层之间的节点连接不再是全连接,

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初

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

NAS(神经结构搜索)综述 文章转载自:http://www.tensorinfinity.com/paper_136.html 本文是对神经结构搜索(NAS)的简单综述,在写作的过程中参考了文献[1]列出的部分文献.深度学习技术发展日新月异,市面的书很难跟上时代的步伐,本人希望写出一本内容经典.新颖的机器学习教材,此文是对<机器学习与应用>,清华大学出版社,雷明著一书的补充.该书目前已经重印了3次,收到了不少读者的反馈,对于之前已经发现的笔误和印刷错误,在刚印刷出的这一版中已经做了校正,我会

神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务.视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000).计算单元互相作用变智能.新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模型架构,现代卷积网络基础(LeCun et al., 1998c).神经网络基于整流线性单元(rectified linear unit)神经单元模型.原始认知机(Fukushima,1975)更复杂.简化现代版,Nair and Hinton(

干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文) 2016-10-02 机器之心 选自FastML 作者:Zygmunt Z. 机器之心编译  参与:老红.李亚洲 就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼,深度学习已经分化成了各种不同的专门架构. 并且,每个架构都会有一个图解,这里将详细介绍它们. 神经网络在概念上很简单,并且它们十分动人.在层级上,有着一堆同质化的元素和统一的单位,并且它们之间还存在在一系列的加权连接.这就是神经网络的所有,至少从理论上来说是这样.然而,时间

细粒度识别一般需要模型识别非常精细的子类别,它基本上就是同时使用图像全局信息和局部信息的分类任务.在本论文中,研究者们提出了一种新型层次语义框架,其自顶向下地由全局图像关注局部特征或更具判别性的区域. 人类在识别物体类别时,往往不仅仅根据其外观信息,还依赖于在日常生活以及专业学习过程中获取的先验知识.如何有效利用这些先验知识引导和约束网络学习是目前一个重要的研究难点.针对于精细化物体识别,其类别可以按照不同程度进行概念抽象,并形成了层次化的分类结构.这种结构是层级间丰富语义知识的集中体现,如层级

1. 从一个栗子开始 - Slot Filling 比如在一个订票系统上,我们的输入 "Arrive Taipei on November 2nd" 这样一个序列,我们设置几个槽位(Slot),希望算法能够将关键词'Taipei'放入目的地(Destination)槽位, 将November和2nd放入到达时间(Time of Arrival)槽位,将Arrive和on放入其他(Other)槽位,实现对输入序列的一个归类,以便后续提取相应信息. 用前馈神经网络(Feedforward

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning

近期一直在看卷积神经网络,想改进改进弄出点新东西来.看了好多论文,写了一篇综述.对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识,和大家分享下. 事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法.早在上世纪八十年代就已经被提出来,但当时硬件运算能力有限,所以当时仅仅用来识别支票上的手写体数字,而且应用于实际. 2006年深度学习的泰斗在<科学>上发表一篇文章,论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力.从而掀起了深度结构研究的浪潮,卷积神经网络作为一种已经存在的.有一定应用经验的深度结构.又一次回到人们视线,此时硬件

content 概述 文字识别系统LeNet-5 简化的LeNet-5系统 卷积神经网络的实现问题 深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 第二篇,讲讲经典的卷积神经网络.我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理,因为网络上有太多的教程可以参考.这里,主要描述其数学上的计算过程,也就是如何自己编程去实现的问题. 1. 概述 回想一下BP神经网络.BP网络每一层节点是一个线性的一维排列

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言 在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割 首先需要了解一下什么是语义分割(s