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

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 2. LSTM模型结构 我们先看下LSTM的整体结构. 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列

1 java虚拟机的基本结构如图: 1)类加载子系统负责从文件系统或者网络中加载Class信息,加载的类信息存放于一块称为方法区的内存空间.除了类的信息外,方法区中可能还会存放运行时常量池信息,包括字符串字面量和数字常量(这部分常量信息是Class文件中常量池部分的内存映射). 2)java堆在虚拟机启动的时候建立,它是java程序最主要的内存工作区域.几乎所有的java对象实例都存放在java堆中.堆空间是所有线程共享的,这是一块与java应用密切相关的内存空间. 3)java的NIO库允许j

控制word表格单元格内部文字样式.我要将数据导出到word当中,对于word表格一个单元格中的一段文字,要设置不同的样式,比如第一行文字作为标题要居中,加粗,第二行为正常的正文. 代码如下 public void AddSimpleTable(_Application WordApp, _Document WordDoc, int numrows, int numcolumns, WdLineStyle outStyle, WdLineStyle intStyle, List<Trip> l

C#结构类型图     分类: C#

openHAB 部分代码结构 UML 图 ModelRepository: ItemRegistry: ItemUIProvider: WebAppServlet:

示例代码: /* By qianshou 2013/10/5明天就要开学了~哎~ */ #include<iostream> using namespace std; /*******************准备数据*****************************/ #define MaxNum 20 //图的最大顶点数 #define MaxValue 65535 //最大值 struct GraphMatrix { char Vertex[MaxNum]; //保存顶点信息(序号

图的存储结构 1)邻接矩阵 用两个数组来表示图,一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中边或弧的信息. 2)邻接表 3)十字链表 4)邻接多重表 5)边集数组 本文只用代码实现用邻接矩阵方式存储图.忘见谅. 图的遍历 1)深度优先遍历(Depth_First_Search,DFS) 从图中某个顶点 v 出发,访问此顶点,然后从 v 的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和 v 有路径相通的顶点都被访问到.--------递归思想 2)广度优先遍历(Breadth

  资料: http://www.cnblogs.com/woodytu/p/4488930.html

完整版请微信关注“大数据技术宅” 序言:语音识别作为人工智能领域重要研究方向,近几年发展迅猛,其中RNN的贡献尤为突出.RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据.本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途,相信此处风景独好. 内容目录 环境准备 RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件对应的文本文件转换成音素分类定义双向LSTM 模型训练和测试 环境准备

如何学习FPGA中提到第一步:学习.了解FPGA结构,FPGA到底是什么东西,芯片里面有什么,不要开始就拿个开发板照着别人的东西去编程.既然要开始学习FPGA,那么就应该从其基本结构开始.以下内容是我学习过程中的整理的一些东西.主要来自:Xilinx中文网站,博客LAY Trust Jesus,博文FPGA学习笔记 ,博文FPGA基本结构 1.可编程逻辑器件 从PLD的发展历程来看,按照结构区分,前后共有4种可编程逻辑器件类型:PLA.PAL.CPLD和FPGA.PLA——PAL——CPLD是继

循环神经网络 (Recurrent Neural Network,RNN) 是一类具有短期记忆能力的神经网络,因而常用于序列建模.本篇先总结 RNN 的基本概念,以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题,再引出 RNN 的两个主流变种 -- LSTM 和 GRU. Vanilla RNN Vanilla RNN 的主体结构: 上图中 \(\bf{X, h, y}\) 都是向量,公式如下: \[ % <![CDATA[ \begin{align} \textbf{h}_{t} &= f_{\

0.引言 我们发现传统的(如前向网络等)非循环的NN都是假设样本之间无依赖关系(至少时间和顺序上是无依赖关系),而许多学习任务却都涉及到处理序列数据,如image captioning,speech synthesis,music generation是基于模型输出序列数据:如time series prediction,video analysis,musical information retrieval是基于模型输入需要序列数据:而如translating natural language

一:神经网络 技术起源于上世纪五.六十年代,当时叫感知机(perceptron),包含有输入层.输出层和一个隐藏层.输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层,由输出层得到分类结果.但早期的单层感知机存在一个严重的问题——它对稍微复杂一些的函数都无能为力(如异或操作).直到上世纪八十年代才被Hition.Rumelhart等人发明的多层感知机克服,就是具有多层隐藏层的感知机. 多层感知机可以摆脱早期离散传输函数的束缚,使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应,在训练算法上则使用W

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识

最近在给一个客户部署基于微软TFS的软件生命周期管理平台时,客户要求数据库层实现高可用性,减少因数据库服务器故障影响软件开发进展. 客户现有域是一台搭建在Windows Server 2008上的级别为Windows 2008的企业域.为了符合客户企业域的安全规定,需要在部署数据库高可用性期间使用最低权限,即只赋予操作账户(tfsadmin)在AD目录中用于ALM的组织单元的完全权限.在综合考虑和调用的基础上,我们提出了以下方案,并附上了操作说明. 方案: 1. 在AD域中为ALM创建用于保存计

RNN提出的背景: RNN通过每层之间节点的连接结构来记忆之前的信息,并利用这些信息来影响后面节点的输出.RNN可充分挖掘序列数据中的时序信息以及语义信息,这种在处理时序数据时比全连接神经网络和CNN更具有深度表达能力,RNN已广泛应用于语音识别.语言模型.机器翻译.时序分析等各个领域. RNN的训练方法——BPTT算法(back-propagation through time)       BPTT(back-propagation through time)算法是常用的训练RNN的方法,其

Object Passal的程序结构很特殊,与其它语言如C++,Object Windows等结构都不同.一个Delphi程序由多个称为单元的源代码模块组成.使用单元可以把一个大型程序分成多个逻辑相关的模块,并用来创建在不同程序中使用的程序库. 8.1 Program单元 Program单元就是Delphi中的项目文件. Program单元是一个特殊的单元,类似于C语言中的Main程序,即为应用程序的主程序.一个程序可以有多个单元组成,也可以只有一个Program单元组成,例如前面我们介绍过的D

一般硬盘正面贴有产品标签,主要包括厂家信息和产品信息,如商标.型号.序列号.生产日期.容量.参数和主从设置方法等.这些信息是正确使用硬盘的基本依据,下面将逐步介绍它们的含义. 硬盘主要由盘体.控制电路板和接口部件等组成,如图1-1所示.盘体是一个密封的腔体.硬盘的内部结构通常是指盘体的内部结构:控制电路板上主要有硬盘BIOS.硬盘缓存(即CACHE)和主控制芯片等单元,如图1-2所示:硬盘接口包括电源插座.数据接口和主.从跳线,如图1-3所示. 图1-1 硬盘的外观 图1-2 控制电路板 图1-