简介 LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题.以下先从RNN介绍. 简说RNN RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络.下图是它的结构: RNN优点:它能处理序列数据,并且有记忆能力,能够利用上文信息. RNN缺点: 梯度消失:对于获取长距离依赖的效果不是很好(即如果上文信息离当前输入距离太远的话,理论上它是能够记得上文信息,但是事实上并不是

摘自https://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html 一.RNN回顾 略去上面三层,即o,L,y,则RNN的模型可以简化成如下图的形式: 二.LSTM模型结构: 整体模型: 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列索引位置t的隐藏结构做了改进,可以说通过一些技巧让隐藏结构复杂了起来,来避免梯度消失的问题,这样的特殊RNN就是我们的LSTM.由于LSTM有很多的变种,这里我们以最常见的LSTM为例讲述.LSTM的结构如下图: 记忆细胞: 从上图中可以看出,

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,<零基础入门深度学习>系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平.零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章.虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean

前言 在前面我们大致介绍了什么是意图识别,把这个问题抽象出来其实是一个分类问题.在结构上面,我们使用LSTM来提取特征,Softmax来进行最后的多分类.由于语料的限制,我们目前仅考虑电台,音乐,问答类等三类的意图识别.更多种类的意图识别, 其实也是把更多种类的语料加入进来,修改softmax的分类数.最后的目标是在这三类的分类准备率能够达到90%. 我们将考虑使用 keras(严格意义上只能说是一个接口)来实现这个意图识别的工作. 整体流程 图一 意图分类训练流程 我们整体的流程如图所示,首先

介绍   前几天,某个公众号发文质疑马蜂窝网站,认为它搬运其它网站的旅游点评,对此,马蜂窝网站迅速地做出了回应.相信大多数关注时事的群众已经了解了整个事情的经过,在这里,我们且不论这件事的是是非非,也不关心它是否是通过爬虫等其他技术手段实现的.本文将会展示一种自动生成旅游点评的技术手段.我们用到的模型为LSTM模型.   LSTM模型是深度学习中一种重要的模型,全称为Long Short-Term Memory,中文译为长短期记忆网络,是RNN家族中的重要成员,它模拟了人的大脑,具有一定的记忆功

1.循环神经网络的标准模型 前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系,但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系,而且要求输入样本的长度固定 循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络,能够产生对过去数据的记忆状态,所以可以用于对序列数据的处理,并建立不同时段数据之间的依赖关系 循环神经网络是一类允许节点连接成有向环的人工神经网络.如下图: 2.循环神经网络与递归神经网络 从广义上说,递归神经网络可以分为结构递归神经网络和时间递归神经网络 从狭义上说,递归神经网络可以通常就是指结构

循环神经网络与LSTM网络 循环神经网络RNN 循环神经网络广泛地应用在序列数据上面,如自然语言,语音和其他的序列数据上.序列数据是有很强的次序关系,比如自然语言.通过深度学习关于序列数据的算法要比两年前的算法有了很大的提升.由此诞生了很多有趣的应用,比如语音识别,音乐合成,聊天机器人,机器翻译,自然语言理解和其他的一些应用. 符号说明: 上标[l]: 表示第层,例如,例如是第四层的激活元.和是层参数 上标(i):表示第i个样本,例如表示第训练样本输入 上标<t>:表示第个时间戳,例如是输入x

from:http://www.freebuf.com/articles/network/139697.html DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名,从而逃避域名黑名单检测的技术手段.例如,一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com,如果我们的进程尝试其它建立连接,那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒.域名黑名单通常用于检测和阻断这些域的连接,但对于不断更新的DGA算法并不奏效.我们的团队也一直在对DGA进行广泛的

目录 网络流量预测入门(二)之LSTM介绍 LSTM简介 Simple RNN的弊端 LSTM的结构 细胞状态(Cell State) 门(Gate) 遗忘门(Forget Gate) 输入门(Input Gate) Cell State的更新 输出门(Output Gate) 输出$h_t$ 总结 参考 网络流量预测入门(二)之LSTM介绍 ​ 这篇blog大家就随便看一下吧,基本上是参照RNN模型与NLP应用(4/9):LSTM模型这个是video和Understanding LSTM Ne

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Proce

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与

Sequence to Sequence Learning with NN <基于神经网络的序列到序列学习>原文google scholar下载. @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一.总览 DNNs在许多棘手的问题处理上取得了瞩目的成绩.文中提到用一个包含2层隐藏层神经网络给n个n位数字排序的问题.如果有好的学习策略,DNN能够在监督和反向传播算法下训练出很好的参数,解决许多计算上复杂的问题.通常,DNN解决的问题是,算法上容易的而计算上困难

目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translation 2.3 语音识别Speech Recognition 2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 4.1 Simple RNNsSRNs2 4.2 Bidirectional RNNs3 4.3 DeepB

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

随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升,人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘.人工智能的背后源自于大数据.高性能的硬件与优秀的算法的支持.2016年,深度学习已成为Google搜索的热词,随着最近一两年的围棋人机大战中,阿法狗完胜世界冠军后,人们感觉到再也无法抵挡住AI的车轮的快速驶来.在2017年这一年中,AI已经突破天际,相关产品也出现在人们的生活中,比如智能机器人.无人驾驶以及语音搜索等.最近,世界智能大会在天津举办成功,大会上许多业内行家及企业家发表自己对未来的看法,可

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

原文地址: http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251# 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网

本文转载修改自:知乎-科言君 感知机(perceptron) 神经网络技术起源于上世纪五.六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层.输出层和一个隐含层.输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果.早期感知机的推动者是Rosenblatt.但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力(比如最为典型的"异或"操作). 随着数学的发展,这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart.Williams

本文翻译自:Recommended settings for Unity Unity提供了一系列默认选项,这些选项能够适用于所有平台的一般情况.但是,Unity同样为HoloLens提供了一些特殊行为,这些行为可以通过项目设置来改变. 本文内容 1 全息启动画面 2 追踪丢失(Tracking loss) 3 功能 4 了解更多 全息启动画面 为了改变全息启动画面的设置,打开Edit > Project Settings... > Player 页面,点击Windows Store 选项卡,找

0 前言 本文内容主要:介绍Pointer-Generator-Network在文本摘要任务中的背景,模型架构与原理.在中英文数据集上实战效果与评估,最后得出结论.参考的<Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks>以及多篇博客均在文末给出连接,文中使用数据集已上传百度网盘,代码已传至GitHub,读者可以在文中找到相应连接,实际操作过程中确实遇到很多坑,并未在文中一一指明,有兴趣的读者可以留言一起交流.由于水

1.循环神经网络的提出是基于记忆模型的想法,期望网络能够记住前面出现的特征,并依据特征推断后面的结果,而且整体的网络结构不断循环,因而得名循环神经网络. 2.循环神经网络的基本结构特别简单,就是将网络的输出保存在一个记忆单元中,这个记忆单元和下一次的输入一起进入神经网络中. 3.使用双向循环神将网络,网络会先从序列的正方向读取数据,再从反方向读取数据,最后将网络输出的两种结果合在一起形成网络的最终输出结果. 4.解决长时依赖的问题:LSTM,GRU LSTM(1997):长的短时记忆网络 LST