递归神经网络梯度消失

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想了解递归神经网络？这里有一份入门教程

递归神经网络入门教程 引言 递归神经网络是一类人工神经网络，可用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式，也可用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。递归网络可以说是最强大的神经网络，甚至可以将图像分解为一系列图像块，作为序列
青衫无名 7年前 1131

RNN系列教程之三 | 基于时间的反向传播算法和梯度消失问题

前一部分中，我们介绍了如何在Python和Theano框架下实现RNN，但还未深入了解时序反向传播算法（BPTT）是如何计算梯度的。 这周，我们将简单介绍BPTT，并解释其与传统反向传播的区别。我们还将了解梯度消失问题，这也是推动LSTM（长短时记忆）和GR
玄学酱 6年前 4024

TensorFlow系列专题（九）：常用RNN网络结构及依赖优化问题

一、 常用的循环神经网络结构 前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构，这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。 1. 多层循环神经网络 多层循环神经网络是最容易想到的一种变种结构，它的结构也很简单，就是在基本的循环神经网络的基础上增加了隐藏层的
技术小能手 5年前 1715

【何恺明最新论文】非局部神经网络，打造未来神经网络基本组件

大神 Kaiming He 日前在 arXiv 上新挂出来一篇论文，标题延续了一贯的简洁风格，叫做《非局部神经网络》（Non-local Neural Networks）。 这是一篇 CMU 与 FAIR 合作的论文，第一作者是 CMU 的 Xiaolong
技术小能手 6年前 1887

《中国人工智能学会通讯》——2.28 端到端神经机器翻译

2.28 端到端神经机器翻译 端 到 端 神 经 机 器 翻 译（End-to-End NeuralMachine Translation）是从 2013 年兴起的一种全新机器翻译方法，其基本思想是使用神经网络直接将源语言文本映射成目标语言文本。与统计机器翻
知与谁同 7年前 1123

首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型？

语言模型对于语音识别系统来说，是一个关键的组成部分，在机器翻译中也是如此。近年来，神经网络模型被认为在性能上要优于经典的 n-gram 语言模型。经典的语言模型会面临数据稀疏的难题，使得模型很难表征大型的文本，以及长距离的依存性。神经网络语言模型通过在连续的
知与谁同 7年前 1063

CMU论文：一部深度学习发展史，看神经网络兴衰更替

以古为鉴，可知兴替。今天为大家带来一篇来自CMU的最新论文：On the Origin of Deep Learning，为读者回顾和解析深度学习的发展历史。 论文地址：https://128.84.21.199/abs/1702.07800 提要 本文回顾
知与谁同 7年前 2894

机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（下）

上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念，以及简要介绍了感知器和卷积神经网络，接下来继续介绍另外6种神经网络架构。 3.递归神经网络 为了理解RNN，我们需要对序列建模进行简要概述。将机器学习应用于序列时，我们通常希望将输入序列转换为位于不同域中的输出序列;
【方向】 6年前 1517

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