hello-循環神經網絡(RNN)原理
阿新 • • 發佈:2018-04-27
karp detail 處理 explained 莎士比亞 contain con BE watermark
主要的應用:機器翻譯,自然語言處理,文本處理,語音識別, 圖像描述生成 (Generating Image Descriptions), 圖像問答QA....
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循環神經網絡(RNN)原理通俗解釋
1. RNN怎麽來的?
2. RNN的網絡結構及原理
3. RNN的改進1:雙向RNN
4. RNN的改進2:深層雙向RNN
4.1 Pyramidal RNN
5. RNN的訓練-BPTT
6. RNN與CNN的結合應用:看圖說話
7. RNN項目練手
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循環神經網絡(RNN, Recurrent Neural Networks)介紹
本系列將實現一個基於循環神經網絡的語言模型(recurrent neural network based language model)。該實現包含兩個方面:一是能夠得到任意語句在現實中成立的得分,其提供了判斷語法與語義的正確性的度量方式。該模型是機器翻譯中的典型應用。二是模型能夠產生新的文本,這是一個非常棒的應用。比如,對莎士比亞的文章進行訓練,能夠產生一個新的類似莎士比亞的文本,目前,這個有趣的想法已經被Andrew Karpathy基於RNNs的字符級別的語言模型實現了。
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word2vec原理(一) CBOW與Skip-Gram模型基礎
- Word2Vec Tutorial—The Skip-Gram Model
- Word Embedding Explained and Visualized
- Vector Representation of Words
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理解 LSTM 網絡
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