RNNs 第3页

Connectionist Temporal Classiﬁcation: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Netw

递归神经网络（rnns）是一种功能强大的序列学习器，似乎非常适合这类任务。然而，由于它们需要预先分割的训练数据，以及将其输出转换为标签序列的后处理，因此它们的适用性受到了限制。

铿锵的玫瑰·2020-08-25 17:14

NLP预训练模型综述

现在深度学习越来越火了，在NLP领域主要使用CNNs、RNNs、GNNs以及attention机制。

wshzd·2020-08-24 04:26

CS224N笔记——RNN和语言模型

目录传统语言模型循环神经网络语言模型损失函数训练RNN时的困难梯度消失问题梯度消失实例防止梯度爆炸减缓梯度消失困惑度结果问题：softmax太大且太慢一个实现技巧序列模型的应用双向和深层RNNs双向RNNs

韩明宇·2020-08-24 01:52

时间卷积网络（TCN）在 NLP 多领域发光，RNN 或将没落

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNets,CNNs）是图像和视频识别领域公认的主力军，而循环神经网络（RecurrentNeuralNets,RNNs）在自然语言处理领域的地位与其是相似的

煊琰·2020-08-23 04:25

RNN 教程-part4，用python实现LSTM/GRU

LSTMNETWORKS前面提到，梯度消失问题能够阻止标准RNNs学习长距离的依赖关系。LSTMs通过门控

Thinking_boy1992·2020-08-22 12:41

如何简单生成生成对抗网络？

深度学习现今主要是依靠神经网络模型来进行学习的，可大致分为三种基础模型，首先的就是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs，1998）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNNs

Ftwhale·2020-08-21 08:28

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍

这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns

AI终结者·2020-08-18 16:39

深度学习之----循环神经网络(RNN) 基础

目录1.RNN的背景设计RNNs的目的，就是处理序列数据。

小鱼儿的博客·2020-08-08 02:04

RNN学习第二讲-通过Python，numpy 和 theano实现一个RNN网络

54364d395186英文原版：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns

郭大圣兮·2020-07-30 12:02

使用神经网络为图像生成标题

本文将介绍神经网络的一个这样的应用，并让读者了解如何使用CNNs和RNNs(LSTM)的混合网络实际为图像生成标题(描述)。

deephub·2020-07-30 11:52

使用PyTorch从零开始构建Elman循环神经网络

本文以最简单的RNNs模型为例：Elman循环神经网络，讲述循环神经网络的工作原理，即便是你没有太多循环神经网络（RNNs）的基础知识，也可以很容易的理解。

?Briella·2020-07-28 17:11

总结：《TOPIC SEGMENTATION IN ASR TRANSCRIPTS USING BIDIRECTIONAL RNNS FORCHANGE DETECTION》

最近在考虑把大段的无结构文本通过机器学习或深度学习的方法进行分割自然段或子话题段的事情。这是自然语言处理的一个分支，该分支有很大的工业意义。主要应用有语音转录文本分自然段、辅助文本摘要、阅读理解等。先看今天这个论文。该论文还是在计算上下文相似度的基础上进行文本分段落。直接从论文的第二部分开始，介绍了论文中用到的模型结构。输入是以英文单词为一个token的句子，Fig1中的就是一个单词。中间经过一个

九妖在行动·2020-07-27 18:30

Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs

RecurrentNeuralNetworksTutorial,Part1–IntroductiontoRNNsWhatisRNN？RNN的核心思想是利用时序信息。在传统的神经网络中，我们通常假设所有的输入(输出)相互之间都是独立的。但是在很多实际的应用中这是一个非常不好的假设。比如我们要预测一个句子中的下一个单词，我们最好能知道上一个单词是什么。RNN中的R代表Recurrent，意味着它对每一

frankzd·2020-07-15 23:10

论文阅读笔记（五十五）：Self-Normalizing Neural Networks

AbstractDeepLearninghasrevolutionizedvisionviaconvolutionalneuralnetworks(CNNs)andnaturallanguageprocessingviarecurrentneuralnetworks(RNNs

__Sunshine__·2020-07-13 14:34

英伟达 GPU 中的 Tensor Cores有什么作用？

cuBLAS使用张量核加速GEMM计算（GEMM是矩阵-矩阵乘法的BLAS术语）；cuDNN使用张量核加速卷积和递归神经网络（RNNs）。许多

quicmous·2020-07-13 12:33

TensorFlow.js 入门指南

使用它可以在浏览器上创建CNNs，RNNs等，并使用客户端的GPU处理能力训练这些模型。因此，训练NN并不一定需要服务器级别的GPU。本教程

weixin_33943347·2020-07-12 23:04

Datawhale 组对学习打卡营任务12：Transformer

RNNs适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是却难以实现并行化处理序列。为了整合CNN和RNN的优势，[Vaswanietal.,2017]创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型。

滑翔小飞侠·2020-07-12 15:38

cs224笔记：Lecture 6 Language Models and RNNs

LanguageModelsandRNNs1LanguageModelLanguageModelisthetaskofpredictingwhatwordcomesnext.更正式的：给定一个单词序列，x(1),x(2),...,x(t)\mathbf{x}^{(1)},\mathbf{x}^{(2)},...,\mathbf{x}^{(t)}x(1),x(2),...,x(t)，预测下一个单词x

扬州小栗旬·2020-07-12 10:00

[NLP学习笔记-Task8] RNN + Text-RNN + RCNN

训练RNNsRNN扩展双向RNN长短期记忆（LSTM）门控循环单元（GRU）Text-RNNRCNN任务总览参考链接什么是RNNs RNN背后的想法是利用顺序信息。

Aiclin·2020-07-11 13:10

Lecture 6 Language Models and Recurrent Neural Networks

这一讲的主要内容包括如何从前面所讲的经典语言模型过渡到现在的神经网络语言模型，而神经语言模型主要介绍循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNNs）。

Forlogen·2020-07-10 21:53

12中主要的Dropout方法：如何应用于DNNs，CNNs，RNNs中的数学和可视化解释

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：AxelThevenot编译：ronghuaiyang导读深入了解DNNs，CNNs以及RNNs中的Dropout来进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法

ronghuaiyang·2020-07-10 04:17

一步一步分析讲解深度神经网络基础-Recurrent Neural Networks

而RNNs是处理Time-SeriesData最新的一系列的人工神经网络技术。今天，我们来入门最简

Alun_Sun·2020-07-02 05:51

Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling（翻译）

基于注意的递归神经网络模型用于联合意图检测和槽填充摘要提出基于注意力的神经网络模型用于构建意图识别和槽填充的联合模型1.简介意图识别：意图识别可以看做语义表达的分类问题，流行的方法如支持向量机和深度神经网络槽填充：槽填充看做是一个序列标记问题，流行的方法如最大熵马尔可夫模型，条件随机场（crf）和RNNs

你好世界_zhy·2020-07-01 17:10

deepspeech2 代码之模型构建

DeepSpeech(rnn_hidden_size=args.hidden_size,nb_layers=args.hidden_layers,labels=labels,rnn_type=supported_rnns

hyxxxxxx·2020-06-30 03:51

L12 Transformer

Transformer在之前的章节中，我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。让我们进行一些回顾：CNNs易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。

xiuyu1860·2020-06-30 02:32

基于深度学习的车牌识别技术的研究

ATheoreticallyGroundedApplicationofDropoutinRecurrentNeuralNetworksAbstract–Recurrentneuralnetworks(RNNs

超人欧迪伽·2020-06-30 02:06

深度学习，NLP和表征（译：小巫）

介绍单隐层神经网络词嵌入共享表示递归神经网络批评结论致谢译自：https://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/发布于2014

IT_xiao小巫·2020-06-29 21:26

深度学习与自然语言处理（三）——深度学习运用到自然语言处理领域的成功案例

目录1.全连接前馈神经网络（MLP）的应用2.卷积神经网络（CNNs）的应用3.循环和递归神经网络（RNNs）的应用1.全连接前馈神经网络（MLP）的应用大部分情况下，全连接前馈神经网络（MLP）能被用来替代线性学习器

wustjk124·2020-06-29 21:56

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践（五）

wujianming_110117·2020-06-29 21:40

吴恩达深度学习课程2018开放 (Stanford CS230)

课程介绍从官网课程介绍，这次课程和去年的课程差别不算太大，仍然包括CNNs,RNNs,LSTM,Adam,Dropout,BatchNorm,Xavier/Heinitialization等深度学习的基本模型

iTensor·2020-06-29 20:52

递归神经网络的不合理有效性

递归神经网络(Rnns)有一些神奇之处。我仍然记得当我训练我的第一个递归网络进行图像捕捉时。

Alphapeople·2020-06-28 20:36

(7) [IEEEAcoustic13] SPEECH RECOGNITION WITH DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS

ABSTRACT&INTRODUCTION摘要Recurrentneuralnetworks(RNNs)是一种强大的序列数据模型。

gdtop818·2020-06-28 20:36

Tensorflow2.0版本高效实用指南快速上手3个建议——Tensor2.0版本与1.0版本有哪些改动之处

本文转载youlan博客：Tensorflow2.0版本高效指南为提高TensorFlow的工作效率，TensorFlow2.0进行了多项更改，包括删除了多余的API，使API更加一致统一，例如统一的RNNs

AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:52

TensorFlow.js 入门指南

使用它可以在浏览器上创建CNNs，RNNs等，并使用客户端的GPU处理能力训练这些模型。因此，训练NN并不一定需要服务器级别的GPU。本教程

倔强_beaf·2020-06-28 04:38

长短期记忆网络（LSTM）简述

RNNs也叫递归神经网络序列，它是一种根据时间序列或字符序列（具体看应用场景）自我调用的特殊神经网络。将它按序列展开后，就成为常见的三层神经网络。常应用于语音识别。

maxchin2014·2020-06-27 08:15

『RNN 监督序列标注』笔记-第一/二章监督序列标注

RNNs的优点与缺陷优点上下文信息非常灵活（因为它们能够学习处哪些需要存储以及哪些需要

ycheng_sjtu·2020-06-27 03:00

TensorFlow 实现多层 LSTM 的 MNIST 分类 + 可视化

前言循环神经网络（recurrentneuralnetworks,RNNs）及其改进算法长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）能够很好地对时序数据进行建模，其的相关基础不进行介绍

懒惰的gler·2020-06-26 23:21

手把手教你深度学习强大算法进行序列学习(附Python代码)

序列学习的实现形式多种多样，如机器学习域的马尔可夫模型、有向图等，深度学习域的RNNs/LSTMs等等。在本文中，我们将使用一种尚不太

数据派THU·2020-06-26 17:38

循环神经网络原理

在本文中，我们将探索什么是RNNs，了解它们是如何工作的，并在Python中从头构建一个真正的RNNs(仅使用numpy)。这篇文章假设有神经网络的基本知识。

rongchengluoye·2020-06-26 06:11

[深度学习基础] 斯坦福CS231n李飞飞计算机视觉Lecture 10笔记

Lecture10RecurrentNeuralNetworkRNNLSTM小结Lecture10RecurrentNeuralNetworkRNN本章节主要探讨循环神经网络的内容，它与卷积神经网络略有不同，RNNs

gogogo！·2020-06-26 04:00

预训练语言模型综述

Pre-trainedModelsforNaturalLanguageProcessing:ASurvey》总结序章随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛应用于解决自然语言处理（NLP）任务，如卷积神经网络（CNNs），递归神经网络（RNNs

一只NLP的萌新er·2020-06-25 17:23

NLP---RNN & LSTM & GRU & BiRNN & BiLSTM

1.RNNs(RecurrentNeuralNetworks)参考：https://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/58598296https://www.yunaitong.cn

freshingwater·2020-06-24 18:22

RNN, LSTM 理解

在标准的RNNs中，这种重复模块有一种非常简单的结构。那么S(t+1)=tanh(U*X

mugtmag·2020-06-24 01:33

18-19基于预训练的语言模型对比

18-19年基于预训练的语言模型对比ref：后BERT时代：15个预训练模型对比分析与关键点探究1.模型对于长距离依赖的处理能力Transformer-XL>Transformer>RNNs>CNNs2

秃然变强了·2020-06-23 23:48

12种主要的Dropout方法：如何应用于DNNs，CNNs，RNNs中的数学和可视化解释

作者：AxelThevenot编译：ronghuaiyang导读深入了解DNNs，CNNs以及RNNs中的Dropout来进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法。

Congqing He·2020-06-23 13:24

我们期待的TensorFlow 2.0还有哪些变化？

来源|GoogleTensorFlow团队为提高TensorFlow的工作效率，TensorFlow2.0进行了多项更改，包括删除了多余的API，使API更加一致统一，例如统一的RNNs(循环神经网络）

AI科技大本营·2020-06-23 02:27

Deep Learning, NLP, and Representations

原文地址：http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/IntroductionInthelastfewyears,deepneuralnetworkshavedominatedpatternrecognition.Theyblewthepreviousstateoftheartoutof

banbanlin·2020-06-22 17:18

类脑运算--脉冲神经网络（Spiking Neural Network）叙述

SpikingNeuralNetwork简述（一）传统神经网络包括现存的各种以perceptron为基本单元的拓扑变种，比如卷积神经网络系列（CNNs),循环神经网络系列（RNNs）,生成对抗网络（GANs

Yannan_Strath·2020-06-22 09:23

【机器学习面试题】——循环神经网络(RNN)

4.RNNs和FNNs(前馈神经网络)有什么区别？5.RNNs训练和传统ANN训练异同点？

黑桃5200·2020-06-21 21:45

循环神经网络的 Dropout

循环神经网络（RNNs）是基于序列的模型，对自然语言理解、语言生成、视频处理和其他许多任务至关重要。

Ftwhale·2020-06-21 20:52

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