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深度学习(9)：循环神经网络

深度学习(9)：循环神经网络 2018-02-20 随深度学习技术的发展，使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）建立的各种序列模型，使语音识别、机器翻译及自然语言理解等应用成为可能。 表示与类型 自然语言、音频等数据都是
fdvdx 6年前 1920

循环神经网络惊人的有效性

理解训练过程 我们已经看见训练结束后的结果令人印象深刻，但是它到底是如何运作的呢？现在跑两个小实验来一探究竟。 训练时输出文本的进化 首先，观察模型在训练时输出文本的不断进化是很有意思的。例如，我使用托尔斯泰的《战争与和平》来训练LSTM，并在训练过程中每迭代
Chin2018 6年前 1736

深度学习入门笔记系列 ( 七 ) ——循环神经网络（RNN）学习笔记

1.引言 在传统的神经网络模型中 ，是从输入层到隐含层再到输出层 ，层与层之间是全连接的 ，每层之间的节点是无连接的 。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力 。例如 ，你要预测句子的下一个单词是什么 ，一般需要用到前面的单词 ，因为一个句子中前后单词并
技术小能手 6年前 1338

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章 循环神经网络

第14章 循环神经网络 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @alexcheen @飞龙 校对：@飞龙 击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调
布客飞龙 6年前 1894

循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RN
文艺小青年 6年前 2770

零基础进行神经网络语言建模

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 语言模型是自然语言处理领域的基础问题，其在词性标注、句法分析、机器翻译、信息检索等任务中起到了重要作用。简而言之，统计语言模型表示为：在词序列中，给定一个词和上下文中所有词，这个序列
【方向】 7年前 5645

GitHub项目：自然语言处理领域的相关干货整理

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人
aitechyun 6年前 4798

Keras文本分类实战（下）

在上一节Keras文本分类实战（上），讲述了关于NLP的基本知识。这部分，将学会以不同方式将单词表示为向量。 词嵌入（word embedding）是什么 文本也被视为一种序列化的数据形式，类似于天气数据或财务数据中的时间序列数据。在之前的BOW模型中，了解
【方向】 5年前 4276

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