rnns神经网络的优势

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从RNN到LSTM，性能良好的神经网络到底是如何工作的？

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9酒欣巧克力 6年前 15096

能模仿韩寒小四写作的神奇递归神经网络（附代码）

引言 在离人工智能越来越近的今天，研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓，期待也越来越高。 我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看，而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听（比如百度
小旋风柴进 7年前 4141

Abstractive Text Summarization using Seq2Seq RNNs and Beyond

引 再坚持一下，就会等到黎明破晓，重见光明。 今天继续分享一篇sentence level abstractive summarization相关的paper，出自于IBM Watson，Abstractive Text Summarization usin
青衫无名 7年前 3229

深度学习综述

本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势，下半部分则详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展望。 深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著
技术小能手 6年前 3991

涨姿势！用深度学习LSTM炒股：对冲基金案例分析

今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果，尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。 什么是序列数据呢？语音、文字等这些前后关联、存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据。 将序列模型应用于语音和文字，深度学习在语音识别、阅读理解、机器翻译等
技术小能手 6年前 11509

时间卷积网络（TCN）在 NLP 多领域发光，RNN 或将没落

也就是从 2014、15 年起，我们基于深度神经网络的应用就已经在文本和语音识别领域达到 95% 的准确率，可以用来开发新一代的聊天机器人、个人助理和即时翻译系统等。 卷积神经网络（Convolutional Neural Nets, CNNs）是图像和视频识
技术小能手 6年前 5377

深度学习基础之LSTM

介绍： 序列预测问题曾经被认为是数据科学行业最难解决的问题之一。涉及序列问题的包括：预测销售、发现股票市场走势、了解电影情节、了解你的演讲方式、语言翻译、在iPhone键盘上预测下一个单词等等。 随着近年来数据科学的发展，人们发现所有的这些序列预测问题都可以被
【方向】 6年前 5188

一文读懂智能对话系统

笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文，《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》，论文来自于京东数据团队，论文引用了近124篇论文，是一篇综合全面的介绍对话
技术小能手 6年前 4764

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