转自:https://blog.csdn.net/yyb19951015/article/details/79740869 //这个博客讲的挺不错的. http://www.newlifeclan.com/ai/archives/170 基本的LSTM细胞单元在TensorFlow中声明为: tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里的num_units指的是LSTM单元中的单位数. num_units也可以解释为前馈神经网络隐藏层的类比.前馈神经网络隐

在 CNN 的一层中的 patch 中共享权重 w ,无论猫在图片的哪个位置都可以找到.   当我们试图识别一个猫的图片的时候,我们并不在意猫出现在哪个位置.无论是左上角,右下角,它在你眼里都是一只猫.我们希望 CNNs 能够无差别的识别,这如何做到呢? 如我们之前所见,一个给定的 patch 的分类,是由 patch 对应的权重和偏置项决定的. 如果我们想让左上角的猫与右下角的猫以同样的方式被识别,他们的权重和偏置项需要一样,这样他们才能以同一种方法识别. 这正是我们在 CNNs 中做的.一个

卷积层Conv的输入:高为h.宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为: 其中上开下闭开中括号表示向下取整. MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel,则池化层的输出维度也适用于上述公司计算. 具体计算可以AlexNet为例.

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

即使我们从理论上理解了卷积神经网络,在实际进行将数据拟合到网络时,很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑.本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状. 让我们看看一个例子.CNN的输入数据如下图所示.我们假设我们的数据是图像的集合. 输入的形状 你始终必须将4D数组作为CNN的输入.因此,输入数据的形状为(batch_size,height,width,depth),其中第一维表示图像的batch大小,其他三个维表示图像的各个属性,即高度,宽度和深度.深度就是色彩通道的数量

感谢中国人民大学的胡鹤老师,课程容量巨大,收获颇丰. 之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢,但其有一劣势,无论是人类的视觉神经还是听觉神经,所接受到的都是一个连续的序列,使用CNN相当于割裂了前后的联系.从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network(RNN),每一个神经元除了当前信息的输入外,还有之前产生的记忆信息,保留序列依赖型. 一.RNN基本原理 如下图所示有两种表示方法,每张图片左边是RNN的神经元(称为memory cell),右边是按时间轴展开后的

attention_mechanism = tf.contrib.seq2seq.BahdanauAttention(num_units=FLAGS.rnn_hidden_size, memory = encoder_outputs, memory_sequence_length = encoder_sequence_length) 这一步创造一个attention_mechanism.通过__call__(self, query, previous_alignments)来调用,输入query

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的

Ref: http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52759104 Time: 2min Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz bytes. Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz bytes. Extracting M

前一段时间做了一些项目,把一些笔记放在了txt中,现分享出来,自己也能够时长预习. 1) 读取文件时,将固定的文件地址,采用数组或者字符串的形式,提前表示出来,后期使用时候采用拼接操作 2) # 得到该目录下的文件 file_list = os.listdir(base_path + '/data/cnn_train/') file_list Out[6]: ['finance', 'it', 'sports'] 3) 打开一个文件 f = open(base_path + '/data/cnn

原文地址: https://www.jianshu.com/p/1b1ea45fab47 yanghedada ----------------------------------------------------------------------------------- static_rnn和dynamic_rnn 1:     static_rnn x = tf.placeholder("float", [None, n_steps, n_input]) x1 = tf.un

[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要 本文基于阿里推荐DIEN代码,梳理了下RNN一些概念,以及TensorFlow中的部分源码.本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做. 0x01 背景知识 1.1 RNN RNN,循环神经网络,Recurrent Neural Networks. 人们思考问题往往不是从零开始的,比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息,而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息.应用到深度学习上面,如果我们想要学习

7.6 DNN在搜索场景中的应用 1. 背景 搜索排序的特征分大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种.我们主要在特征工程,建模的场景,目标采样等方面做了很细致的工作.但这些模型的瓶颈也非常的明显,尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模,400亿的样本,但这对于我们来说,看起来依然是不太够的,现在上亿的item数据,如果直接使用id特征的话,和任意特征进行组合后,都会超出LR模型的极限规模,对于GBDT,SVM等模型的能力则更弱,而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的

Pooling 为了解决convolved之后输出维度太大的问题 在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理     http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 这里有一个cnn较好的介绍     Pooling also reduces the output dimensionality but (hopefully) keeps the most salie

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

本文首先阐述pooling所对应的操作,然后分析pooling背后蕴含的一些道理,最后给出pooling的Python实现. 一.pooling所对应的操作 首先从整体上对pooling有一个直观的概念(也就是对pooling的输入.输出以及具体功能进行描述,但是忽略具体的实现细节):pooling的输入是一个矩阵,输出是一个矩阵:完成的功能是,对输入矩阵的一个局部区域进行运作,使得该区域对应的输出能够最佳的代表该区域的特性.如图1所示,左图黄色矩阵代表输入矩阵,右图蓝色矩阵代表输出矩阵:动态的

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例 第

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638   ABSTRACT:           神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im

TanH / Hyperbolic Tangent 类型(type):TanH CPU 实现: ./src/caffe/layers/tanh_layer.cpp CUDA.GPU实现: ./src/caffe/layers/tanh_layer.cu 例子 layer { name: "layer" bottom: "in" top: "out" type: "TanH" } 对于每一个输入值x,TanH layer的输出为

神经概率语言模型,内容分为三块:问题,模型与准则,实验结果.[此节内容未完待续...] 1,语言模型问题 语言模型问题就是给定一个语言词典包括v个单词,对一个字串做出二元推断,推断其是否符合该语言表达习惯.也就是的取值为0或者为1. 概率语言模型放松了对取值的限制,让其在0~1之间取值(语言模型 v.s 概率语言模型),而且全部的字串的概率之和为1.维基百科对于概率语言模型的解释为:是借由一个概率分布,而指派概率给字词所组成的字串.可是须要注意的是直接对进行求其概率分布是不现实的,由于理论上这样