一.前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比. 二.CNN与RNN对比 1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2.相同点:    2.1. 传统神经网络的扩展.    2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新.    2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接. 3.不同点    3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算   

Keras api 提前知道: BatchNormalization, 用来加快每次迭代中的训练速度 Normalize the activations of the previous layer at each batch, i.e. applies a transformation that maintains the mean activation close to 0 and the activation standard deviation close to 1. TimeDistri

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖

以下叙述只是简单的叙述,CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多,而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注.2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类.3. CNN特征提取用于对话问答图片问答.还有很多领域,比如根据面目表情判断情感,用于遥感地图的标注,用于生物医学的图像解析,用于安全领域的防火实时监控等.而且现阶段关于CNN+RNN的研究应用相关文章更加多样,效果越来越好,我们可以通过谷歌学术参阅这些文章,而且大部分可免费下载阅读,至

参考: http://blog.csdn.net/iamrichardwhite/article/details/51089199 一.神经网络的发展历史 五六十年代,提出感知机 八十年代,提出多层感知机,也就是神经网络,神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力. 但是,多层神经网络带来了一些问题: 优化函数越来越容易陷入局部最优解 梯度消失现象更加严重 06年,Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题,将隐含层推动到了7层,神经网络有了真正意义上的深度,解开了深度学习DNN的热潮.近期

#CNN x = tf.placeholder(tf.float32,[None,input_node],name="x_input") y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,output_node],name="y_output") #input-->layer1 w_1 = tf.Variable(tf.truncted_normal([input_node,L1_node],stdev=0.5)) b_1 = tf.V

CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别? https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心求助   首先,我感觉不必像 @李Shawn 同学一样认为DNN.CNN.RNN完全不能相提并论.从广义上来说,NN(或是更美

Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍. 今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络: 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的: [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器] [激活模型] [训练模型] [检验模型] [可视化结果

lstm.py # -*- coding: utf-8 -*- """ Simple example using LSTM recurrent neural network to classify IMDB sentiment dataset. References: - Long Short Term Memory, Sepp Hochreiter & Jurgen Schmidhuber, Neural Computation 9(8): 1735-1780, 1

参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/54743941

先安装必须的库 tensorflow_gpu==1.15.0 numpy opencv_python github: https://github.com/bai-shang/crnn_ctc_ocr_tf 下载数据集: http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/text/mjsynth.tar.gz要10G 然后解压缩,估计完整解压完需要1天 find ./mnt/ | xargs ls -d | grep jpg > image_list_all.txt #

为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢? 个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 1.问题引出 CNN与RNN都是采用parameter sharing(参数共享)单元,滑动遍历的结构,为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢? 2.个人愚见: CNN,RNN共享单元和滑动结构类似,区别在于RNN具有记忆功能,被遍历的单元具有因果联系作用(记忆信息传送),上一时刻隐层的状态参与到了这个时刻的计算过程中,这句话的举例说明就是第一个

目录 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得

神经网络是目前最流行的机器学习算法之一.随着时间的推移,证明了神经网络在精度和速度方面,比其他的算法性能更好.并且形成了很多种类,像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码,深度学习等等.神经网络对于数据科学和或者机器学习从业者,就像线性回归对于统计学家一样.因此,对神经网络是什么有一个基本的理解是有必要的,比如,它是怎么构成的,它能处理问题的范围以及它的局限性是什么.这篇文章尝试去介绍神经网络,从一个最基础的构件,即一个神经元,深入到它的各种流行的种类,像CNN,RNN等.    神经元是什么?

Weather Recognition plays an important role in our daily lives and many computer vision applications. However, recognizing the weather conditions from a single image remains challenging and has not been studied thoroughly. Generally, most previous wo

0.背景 RNN模型,特别是包含着门控制的如LSTM等模型,近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构.RNN层不但可以解决变长输入的问题,还能通过多层堆叠来增加网络的深度,提升表征能力和提升准确度.然而,标准的RNN(包括LSTM)受限于无法处理那些具有非常长的序列问题,例如文档分类或者字符级别的机器翻译:同样的,其也无法并行化的计算特征或者说,也无法同时针对文档不同部分状态进行计算. CNN模型,特别适合处理图片数据,可是近年来也用在处理序列编码任务了(如文献1).通过应用时间不变性的过滤器函

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面