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   

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

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

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 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

前言: 随着互联网行业的快速发展,云服务器的使用越来越普遍.中国的云服务器提供商数量也在增加,市场上有大大小小多家云服务器提供商.然而,为了在众多服务提供商中脱颖而出,国内云服务器运营商商也在不断的利用云计算技术推出新的产品,但由于国内技术的局限,使得企业和用户对云计算的了解确实不多,对云服务器产品的了解也相对较少.而我们的开发者或者一些企业在选择云计算厂商时,都会犯选择困难症,到底哪家厂商是适合自己的,哪家的性价比是最高的? 因此,我决定开始撰写<中国云运营商横向对比>系列测试报告,通过从服

http://geek.csdn.net/news/detail/139235 说到近期的深度学习框架,TensorFlow火的不得了,虽说有专家在朋友圈大声呼吁,不能让TensorFlow形成垄断地位,但对于开发者来说,该学的东西还是要学的. 今天的播报涉及三篇TensorFlow相关技术文章.若您想要了解更多,点击题目(蓝色大字)阅读原文. 一.从TensorFlow到Theano:横向对比七大深度学习框架 在深度学习项目开始前,选择一个合适的框架是非常重要的事情.最近,来自数据科学公司 S

UNITY Serializer 序列化 横向对比 关于序列化,无论是.net还是unity自身都提供了一定保障.然而人总是吃着碗里想着锅里,跑去github挖个宝是常有的事.看看各家大佬的本事.最有趣的就是每个开源库首页上各个都有吊打隔壁的意思. 测试结果 测试环境 Intel(R) Core(TM) i5-7500 CPU @ 3.40GHz 16.0 GB Unity 2018.3.9f1 .NET 4.x 测试均为Windowns Standalone Release配置 开源库 序列化

横向对比分析Python解析XML的四种方式 在最初学习PYTHON的时候,只知道有DOM和SAX两种解析方法,但是其效率都不够理想,由于需要处理的文件数量太大,这两种方式耗时太高无法接受. 在网络搜索后发现,目前应用比较广泛,且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法,于是拿这个算法来实测对比,ElementTree也包括两种实现,一个是普通ElementTree(ET),一个是ElementTree.iterparse(ET_iter). 本文将对DOM.SAX.ET.

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

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

Diamond则是淘宝开源的一种分布式配置管理服务的实现 disconf是来自百度的分布式配置管理平台,包括百度.滴滴出行.银联.网易.拉勾网.苏宁易购.顺丰科技 等知名互联网公司正在使用! 对比项目 diamond disconf 配置存储 存储在mysql上 存储在mysql上 推拉模型 拉模型,每隔15s拉一次全量数据 基于Zookeeper的推模型,实时推送 配置读写 支持实例对配置读写.支持某台实例写配置数据,并广播到其它实例上 只支持实例对配置读.通过在disconf-web上更新配

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

商业软件:需支付费用后方可使用. 共享软件:需支付费用,但可以先免费试用(有使用期限.功能限制). 免费软件:无需支付费用,无使用期限,无功能限制. 纯净软件:无广告.无联网行为的免费软件. 自由软件:公开源码,并允许他人对其修改.出售(但同样需公开修改后的源码,并允许他人将其修改.出售). 前几天在对比三款截屏软件 Fast Stone Cpature.ShareX.Snipaste 的功能和效果时,因为Windows10自带的图片浏览器查看截图时显示不清晰,所以改用 Fast Stone I

为什么要把这两个看起来不是很搭的东西放在一起对比呢?首先它们两个都是网络编程框架和规范,而且通过我的观察,从API的设计.生命周期方法.处理流程等等方面,他们确实有太多相似的地方了,如果想要深入地学习Netty,那么对比着Servlet,一定能让你事半功倍. Servlet定义 首先,广义上的Servlet是JavaEE的一种Web规范(类似aopalliance是面向切面编程的一种规范),其本身定义了web编程的基础接口.遵循Servlet规范的应用程序可以运行在任何Servlet容器中,其实

在底层C语言中,有一个非常重要而特别的概念,叫做“中断”.用比喻来说,我正在写着博客,突然我妈打个电话过来,我就离开了键盘去接电话了,然后写博客就中断了,我聊完电话回来再继续写.乍一听似乎并没有什么大不了的是吧,似乎没什么好说的.那具体在程序中怎么表现的呢?一台电视正在放着节目,我用遥控器一按,它就不得不转过来处理红外遥控的信号,要不然微有差迟的话,遥控信号就过去了,也就遥控失灵了.只有处理了这个遥控,然后它才能再转回去处理它的视频和声音.这就是中断. 在JS中,也有一个非常重要而特别的概念,叫

随着 Chrome.Firefox 等浏览器对 HTTPS 的重视,国内众多云服务厂商都相继提供 SSL 证书申购服务,但是大家有没有注意到一个细节,不同厂家申请的 SSL 证书,由于证书性能.功能差异的原因,开启 HTTPS 后的安全性并不相同. 其中影响 HTTPS 安全度,关键的一项是 HSTS,它可以在用户首次访问网站后,默认优先访问 HTTPS,只要访问过 HTTPS,之后访问该网站就不用担心被挟持了. 正是因为 HTTPS 存在这些细微差异,让我选择了国内5家云服务厂商的 SSL 证

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