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查询Tags标签： RNN，共有 35条记录-
NLP学习笔记＜4＞ 循环神经网络RNN之()LSTM
目录4.1 长短期记忆网络与门控循环4.2 RNN的架构设计 4.3 pytorch实现 1.RNN 2.LSTM3.Bi-LSTM4.1 长短期记忆网络与门控循环 长短期神经网络（Long Short-term Memory, LSTM）神经网络能够进一步改善之前RNN的记忆能力并且减轻梯度爆炸和梯度消失的问题，它对RNN的主要修改…
2021/10/9 23:41:45 人评论 次浏览 -
NLP学习笔记＜4＞ 循环神经网络RNN之()LSTM
目录4.1 长短期记忆网络与门控循环4.2 RNN的架构设计 4.3 pytorch实现 1.RNN 2.LSTM3.Bi-LSTM4.1 长短期记忆网络与门控循环 长短期神经网络（Long Short-term Memory, LSTM）神经网络能够进一步改善之前RNN的记忆能力并且减轻梯度爆炸和梯度消失的问题，它对RNN的主要修改…
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【预测模型】基于贝叶斯优化的LSTM模型实现数据预测matlab源码
1 算法介绍 1.1 LSTM 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经…
2021/9/24 14:12:38 人评论 次浏览 -
【预测模型】基于贝叶斯优化的LSTM模型实现数据预测matlab源码
1 算法介绍 1.1 LSTM 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经…
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【预测模型】基于贝叶斯优化的LSTM模型实现数据预测matlab源码
1 算法介绍 1.1 LSTM 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经…
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【预测模型】基于贝叶斯优化的LSTM模型实现数据预测matlab源码
1 算法介绍 1.1 LSTM 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经…
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深度学习之序列建模初总结
本文旨在讲解使用深度学习模型对序列数据进行建模，并且主要集中再MLP、RNN、LSTM以及GRU。 MLPMLP是最简单的神经网络模型，其就是一个简单的DNN，即全连接前馈深度神经网络。根据通用近似理论，MLP可以近似拟合出任意的连续函数。但是这里有一个基本的前提是，输入数据包…
2021/9/21 23:12:47 人评论 次浏览 -
深度学习之序列建模初总结
本文旨在讲解使用深度学习模型对序列数据进行建模，并且主要集中再MLP、RNN、LSTM以及GRU。 MLPMLP是最简单的神经网络模型，其就是一个简单的DNN，即全连接前馈深度神经网络。根据通用近似理论，MLP可以近似拟合出任意的连续函数。但是这里有一个基本的前提是，输入数据包…
2021/9/21 23:12:47 人评论 次浏览 -
【李宏毅2020 ML/DL】P53-55 Conditional Generation by RNN & Attention & Pointer Network& Recursive
我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。已经有人记了笔记（很用心，强烈推荐）：https://github.com/Sakura-gh/ML-notes 本节内容综述 本节内容将介绍：Generation，Attention，Tips for Generation，Pointer Network。 …
2021/6/22 23:27:48 人评论 次浏览 -
对新序列采样（Sampling novel sequences）
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 当训练完一个序列模型之后，我们要想了解到这个模型学到了什么，一种非正式的方法就是进行一次新序列采样（have a sample novel sequences），来看看到底应该怎么做。注意序列模型模拟了任意特定单词序列的概率，我们需要对这些概率分布…
2021/6/21 0:03:14 人评论 次浏览 -
第十篇：上下文表示
目录 词向量/嵌入 RNN 语言模型 大纲 ELMo ELMO:Embeddings from Language Models 提取上下文表示 ELMO 有多好？ 其他发现 BERT RNN 的缺点 BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers 目标 1：掩码语言模型 目标 2：下一句预测 训练/模型详细信息 …
2021/6/19 6:28:36 人评论 次浏览 -
A Dependency-Based Neural Network for Relation Classification（DepNN，2015）论文阅读笔记
一、背景 SVM（2010） MV-RNN（2012） CNN（2014） FCM（2014） DT-RNN（2014） DT-RNN使用RNN建模依赖树后，通过线性组合的方式将节点的词嵌入与其子节点的词嵌入结合起来。而本文则是利用子树结合词嵌入，再使用CNN捕捉特征，F1值大幅提高。 以往的关系分类研究已经验证…
2021/6/10 18:30:47 人评论 次浏览 -
情感分类模型介绍CNN、RNN、LSTM、栈式双向LSTM
情感分类模型介绍CNN、RNN、LSTM、栈式双向LSTM1、文本卷积神经网络（CNN）卷积神经网络经常用来处理具有类似网格拓扑结构（grid-like topology）的数据。例如，图像可以视为二维网格的像素点，自然语言可以视为一维的词序列。卷积神经网络可以提取多种局部特征，并对其进…
2021/5/7 18:29:08 人评论 次浏览 -
RNN模型中输入的重要性的评估
I. Saliency Maps for RNN RNN是很多序列任务的不二法门，比如文本分类任务的常用方法就是“词向量+LSTM+全连接分类器”。如下图假如这样的一个模型可以良好地工作，那么现在考虑一个任务是：如何衡量输入 w1,…,wn对最终的分类结果的影响的重要程度（Saliency）呢？例如…
2021/5/7 18:28:50 人评论 次浏览 -
RNN，LSTM与GRU
1.语言模型 语言模型用于对特定序列的一系列词汇的出现概率进行计算。一个长度为 m 的词汇序列 {w1,…,wm} 的联合概率被表示为 P(w1,…,wm) 。由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇 wi 的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率 P(w1,…
2021/5/7 18:28:45 人评论 次浏览
