本文中的RNN泛指LSTM,GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的. CNN中:batchsize的位置是position 0. RNN中:batchsize的位置是position 1. 在RNN中输入数据格式: 对于最简单的RNN,我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入,必须显式的传入隐藏状态.torch.nn.RNN()可以接受一个序列的输入,默认会传入一个全0的隐藏状态,也可以自己申明隐藏状态传入. 输入大小

catalogue . 引言 . LSTM NETWORKS . LSTM 的变体 . GRUs (Gated Recurrent Units) . IMPLEMENTATION GRUs 0. 引言 In this post we’ll learn about LSTM (Long Short Term Memory) networks and GRUs (Gated Recurrent Units).  LSTMs were first proposed in 1997 by Sepp Ho

import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 超参数设置 sequence_length = 28 input_size = 28 hidden_size = 128 num_l

转载 - Recurrent Neural Network Tutorial, Part 4 – Implementing a GRU/LSTM RNN with Python and Theano The code for this post is on Github. This is part 4, the last part of the Recurrent Neural Network Tutorial. The previous parts are: Recurrent Neural

[源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer 0x00 摘要 0x01 说明 0x02 启动 0x03 Trainer 0x04 模型 4.1 组件 4.1.1 参考代码 4.1.2 分布式修改 4.2 RNN 模型 4.3 分布式优化器 4.4

http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rnn-and-lstm.html  //RNN and LSTM http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/saliency-prediction.html //saliency Predection http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/scene-l

yi作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORK TUTORIAL, PART 4 – IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN WITH PYTHON AND THEANO . 本文的代码github地址 在此 .这是循环神经网络教程的第四部分,也是最后一个部分.之前的博文在此, RNN概述 利用Python,Theano实现RNN

http://www.sohu.com/a/259957763_610300此篇文章绕开了数学公式,对LSTM与GRU采用图文并茂的方式进行说明,尤其是里面的动图,让人一目了然.https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764此篇文章对代码部分给予了充分说明.LSTM的详细推倒http://blog.csdn.net/u011414416/article/details/46724699,此便文章估计是展式中文推导过程最详细的吧. 在RNN训练期间,信息不断地

整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 原理 RNN.LSTM.GRU区别 LSTM防止梯度弥散和爆炸 引出word2vec 1.原理 在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks).而在RNN中,神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身

原文引用 Pool, Ewoud & Kooij, Julian & Gavrila, Dariu. (2019). Context-based cyclist path prediction using Recurrent Neural Networks. 824-830. 10.1109/IVS.2019.8813889. 概览 前段时间读了几篇有关轨迹预测的文章,这些文章大多在鸟瞰监控视角下,以提升准确性.多样性和合理性为目的,提出对各情景通用的轨迹预测模型.今天这篇文章则有所不同,

代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目标         上阶段cute-dl已经可以构建基础的RNN模型.但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务.具体包括: 添加嵌入层, 为文本寻找高效的向量表示. 添加类别抽样函数, 根据模型输出的类别分布抽样得到生成的文本. 使用imdb-review数据集验证文本分类模型. 使用一个古诗数据集验证文本生成模型.         这阶段涉及到的代码比

参考代码地址:https://github.com/pytorch/examples/tree/master/word_language_model /word_language_model/data.py 这个data加载文件写的很简洁,值得学习 参考代码地址:https://github.com/pytorch/examples/tree/master/word_language_model /word_language_model/data.py 这个data加载文件写的很简洁,值得学习

1.增强学习 http://www.wildml.com/2016/10/learning-reinforcement-learning/ 2.RNN 别人的博客目录: 1.学些增强学习(通过代码,练习和问题的解决方案) 2.TensorFlow中的RNN,实践指南,没有被记录的特性 TensorFlow [1] 是一个表达机器学习算法的接口,并且是执行算法的实现框架 3.DL实现的聊天机器人,Part2--基于TensorFlow中的模型实现的检索 4.DL实现的聊天机器人,Part1--简介

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 简介 自2013年提出了神经机器翻译系统之后,神经机器翻译系统取得了很大的进展.最近几年相关的论文,开源系统也是层出不穷.本文主要梳理了神经机器翻译入门.进阶所需要阅读的资料和论文,并提供了相关链接以及简单的介绍,以及总结了相关的开源系统和业界大牛,以便其他的小伙伴可以更快的了解神经机器翻译这一领域. 随着知识的逐步积累,本文后续会持续更新.请关注. 2 入门

RNN循环神经网络(Recurrent Neural Network) 如同word2vec中提到的,很多数据的原型,前后之间是存在关联性的.关联性的打破必然造成关键指征的丢失,从而在后续的训练和预测流程中降低准确率. 除了提过的自然语言处理(NLP)领域,自动驾驶前一时间点的雷达扫描数据跟后一时间点的扫描数据.音乐旋律的时间性.股票前一天跟后一天的数据,都属于这类的典型案例. 因此在传统的神经网络中,每一个节点,如果把上一次的运算结果记录下来,在下一次数据处理的时候,跟上一次的运算结果结合在一

本文内容: 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder结构 常用的四种结构 带attention的seq2seq 模型的输出 seq2seq简单序列生成实现代码 一.什么是seq2seq模型 seq2seq全称为:sequence to sequence ,是2014年被提出来的一种Encoder-Decoder结构.其中Encoder是一个RNN结构(LSTM.GRU.RNN等). 主要思想是输入一个序列,通过encoder编码成一个语义向量c(context),然后decode

2018年新年,腾讯整出来个ai春联很吸引眼球,刚好有个需求让我看下能不能训出来个model来写出诗经一样的文风,求助了下小伙伴,直接丢过来2个github,原话是: 查了一下诗经一共38000个字,应该是可以训练出一个语言模型的.只是怕机器写出来的诗一般都没灵魂.https://github.com/hjptriplebee/Chinese_poem_generator: https://github.com/xue2han/AncientChinesePoemRNN. 我测试了,第一个没跑通

tacotron主要是将文本转化为语音,采用的结构为基于encoder-decoder的Seq2Seq的结构.其中还引入了注意机制(attention mechanism).在对模型的结构进行介绍之前,先对encoder-decoder架构和attention mechanism进行简单的介绍.其中纯属个人理解,如有错误,请多多包含. 1.基于encoder-decoder的seq2seq的架构   由于在机器翻译中,我们输入的句子长度不是固定的.而对于一般的模型而言,输入的特征通常是一个固定大

放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较 在辞旧迎新的时刻,大家都在忙着回顾过去一年的成绩(或者在灶台前含泪数锅),并对2019做着规划,当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高,直接把2018年初制定的计划拷贝一下,就能在3秒钟内完成2019年计划的制定,在此表示祝贺.2018年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的

github上热门深度学习项目 项目名 Stars 描述 TensorFlow 29622 使用数据流图进行可扩展机器学习的计算. Caffe 11799 Caffe:深度学习的快速开放框架. [Neural Style](https://github.com/jcjohnson/neural-style) 10148 火炬实现神经风格算法. Deep Dream 9042 深梦. Keras 7502 适用于Python的深度学习库.Convnets,递归神经网络等等.在Theano和Tens

目录 为什么传统 CNN 适用于 CV 任务,RNN 适用于 NLP 任务 RNN 原理 LSTM 原理 GRU 原理 RNN BPTT LSTM 如何解决 RNN 的梯度消失问题 怎样增加 LSTM 的长距离特征提取能力 为什么传统 CNN 适用于 CV 任务,RNN 适用于 NLP 任务 从模型特点上来说: 对于 CNN 每一个卷积核都可以看作是一个滤波器,卷积运算的本质是互相关运算,每个卷积核仅对于具有特定特征具有较大的激活值,而且 CNN 有参数共享和局部连接的特点,能够提取图像上不同位