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LSTM精品文章

  • 神奇!只有遺忘門(mén)的LSTM性能優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)LSTM

    本論文研究 LSTM 只有遺忘門(mén)的話會(huì)怎樣,并提出了 JANET,實(shí)驗(yàn)表明該模型的性能優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn) LSTM。1.介紹優(yōu)秀的工程師確保其設(shè)計(jì)是實(shí)用的。目前我們已經(jīng)知道解決序列分析問(wèn)題較好的方式是長(zhǎng)短期記憶(LSTM)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),接下...

    Arno 評(píng)論0 收藏0
  • tensorflow雙向lstm

    當(dāng)涉及到自然語(yǔ)言處理(NLP)任務(wù)時(shí),雙向 LSTM 是一種非常強(qiáng)大的工具。TensorFlow 是一個(gè)流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架,它提供了構(gòu)建雙向 LSTM 的強(qiáng)大工具。在本文中,我們將討論如何使用 TensorFlow 來(lái)構(gòu)建雙向 LSTM。 首先,我們需要導(dǎo)入...

    k00baa 評(píng)論0 收藏708
  • 如果你還沒(méi)搞懂LSTM 網(wǎng)絡(luò),那本文絕對(duì)值得一看

    ...嘆的成就,參見(jiàn)這篇文章(編輯注:詳見(jiàn)文末鏈接1)。LSTM是這一系列成功中的必要組成部分。LSTM(Long Short Term Memory)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在許多任務(wù)中,LSTM表現(xiàn)得比標(biāo)準(zhǔn)的RNN要出色得多。幾乎所有基于RNN的令人贊嘆的...

    shadowbook 評(píng)論0 收藏0
  • 首次超越LSTM : Facebook 門(mén)卷積網(wǎng)絡(luò)新模型能否取代遞歸模型?

    ...難題。目前,語(yǔ)言建模的較好表現(xiàn)是基于長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM,1997年由Hochreiter和Schmidhuber提出)的,它能對(duì)潛在的任意長(zhǎng)期依存進(jìn)行建模。算法模型的突破意義在哪Facebook AI 實(shí)驗(yàn)室的這一研究在發(fā)表后吸引了大量的注意力。LSTM目...

    高勝山 評(píng)論0 收藏0
  • 如何使用Pytorch-LSTM輸出參數(shù)

    ...的主要目的,主要是給大家做一個(gè)介紹,介紹關(guān)于Pytorch-LSTM是如何去輸出參數(shù),有哪一些步驟呢?下面小編就以代碼和圖片給大家做出一個(gè)介紹。  1.Pytorch中的LSTM中輸入輸出參...

    89542767 評(píng)論0 收藏0
  • 該放棄正在墮落的“RNN和LSTM”了

    摘要: 隨著技術(shù)的發(fā)展,作者覺(jué)得是時(shí)候放棄LSTM和RNN了!到底為什么呢?來(lái)看看吧~ 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),長(zhǎng)期短期記憶(LSTM)及其所有變體: 現(xiàn)在是放棄它們的時(shí)候了! 在2014年,LSTM和RNN重新復(fù)活。我們都閱讀過(guò)Colah的...

    Zoom 評(píng)論0 收藏0
  • 一個(gè)基于TensorFlow的簡(jiǎn)單故事生成案例:帶你了解LSTM

    ...神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由于對(duì)長(zhǎng)期依賴(lài)問(wèn)題的魯棒性,長(zhǎng)短期記憶(LSTM)是一類(lèi)已經(jīng)有實(shí)際應(yīng)用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。現(xiàn)在已有大量關(guān)于 LSTM 的文章和文獻(xiàn),其中推薦如下兩篇:Goodfellow et.al.《深度學(xué)習(xí)》一書(shū)第十章:http://www.deeplearningbook.org/C...

    wizChen 評(píng)論0 收藏0
  • 關(guān)于LSTM的一系列學(xué)習(xí)

    段哥http://machinelearningmastery... Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題是一種困難類(lèi)型的預(yù)測(cè)建模問(wèn)題。 與回歸預(yù)測(cè)建模不同,時(shí)間序列還增加了輸入變量之間的序列相關(guān)性的復(fù)雜性。 ...

    lykops 評(píng)論0 收藏0
  • 難以置信!LSTM和GRU的解析從未如此清晰

    ...列中看到的內(nèi)容,因此具有短時(shí)記憶。作為解決方案的 LSTM 和 GRULSTM 和 GRU 是解決短時(shí)記憶問(wèn)題的解決方案,它們具有稱(chēng)為門(mén)的內(nèi)部機(jī)制,可以調(diào)節(jié)信息流。這些門(mén)可以知道序列中哪些重要的數(shù)據(jù)是需要保留,而哪些是...

    MrZONT 評(píng)論0 收藏0
  • GOOGLE 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型翻譯系統(tǒng)是如何實(shí)現(xiàn)的

    ...作的。編碼器在理解編碼器之前,我們必須先了解一下 LSTM(Long-Short-Term-Memory) 單元。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),LSTM 單元就是一個(gè)具有記憶概念的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。LSTM 通常用于學(xué)習(xí)時(shí)間序列或者時(shí)間數(shù)據(jù)中的某些模式。在任意指定的點(diǎn),LSTM ...

    blair 評(píng)論0 收藏0
  • 學(xué)習(xí)筆記CB012: LSTM 簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)、完整實(shí)現(xiàn)、torch、小說(shuō)訓(xùn)練word2vec lstm機(jī)

    真正掌握一種算法,最實(shí)際的方法,完全手寫(xiě)出來(lái)。 LSTM(Long Short Tem Memory)特殊遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)元保存歷史記憶,解決自然語(yǔ)言處理統(tǒng)計(jì)方法只能考慮最近n個(gè)詞語(yǔ)而忽略更久前詞語(yǔ)的問(wèn)題。用途:word representation(embeddi...

    NickZhou 評(píng)論0 收藏0
  • LSTM入門(mén)必讀:從基礎(chǔ)知識(shí)到工作方式詳解

    我第一次學(xué)習(xí) LSTM 的時(shí)候,它就吸引了我的眼球。事實(shí)證明 LSTM 是對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單的擴(kuò)展,而且在最近幾年里深度學(xué)習(xí)所實(shí)現(xiàn)的驚人成就背后都有它們的身影。所以我會(huì)盡可能直觀地來(lái)呈現(xiàn)它們——以便你們自己就...

    alanoddsoff 評(píng)論0 收藏0

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