随笔分类 - NLP
摘要:简介 LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。以下先从RNN介绍。 简说RNN RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络。下图是它的结构: RNN
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摘要:1、RNN模型结构 循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面结点的输出。也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的,隐藏层的输入不仅包括输入层的输出,还包括上时刻隐藏层的输出。下图为RNN模型结构图: 2、RNN前向传播
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摘要:1. 前言 循环神经网络(recurrent neural network)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络。 传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征,使得基于传统机器学习的图像识别、语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈。而基于全连接神经网
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摘要:监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题,是统计学习或机器学习的重要组成部分。赫尔伯特·西蒙(Herbert A. Simon)曾对“学习”给出以下定义:“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能,这就是学习。”按照这一观点,统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能的机器学习
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