Recurrent 第12页

Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks for Multimodal Wearable Activity Recognition

keywords:活动识别;时间序列分类;传感器网络;深度学习;keras文章发表在2016年的Sensors杂志上，提出结合使用卷积和LSTM的网络结构DeepConvLSTM，处理Opportunity和Skoda两个复杂活动数据集。在Opportunity数据集上的Locomotion和gesture两个子任务上，分别实现了0.93和0.866的F1-score；在Skoda数据集上，实现了

是风车大渣渣啊·2019-01-17 17:46

Gated Recurrent Unit(GRU)

整理并翻译自吴恩达深度学习系列视频：序列模型第一周，有所详略。GatedRecurrentUnit(GRU)GatedRecurrentUnit(GRU),whichisamodificationtotheRNNhiddenlayerthatmakesitmuchbetteratcapturinglongrangeconnectionsandhelpsalotwiththevanishinggra

从流域到海域·2019-01-16 21:34

SV-RCNet: Workflow Recognition from Surgical Videos using Recurrent Convolutional Network（SV-RCNe...

本文为原作者为香港中文大学YuemingJin等人原文地址译文：lowkeybin摘要我们提出了一种基于新型循环卷积神经网络（SV-RCNet）的外科手术视频分析，专门用于在线外科手术视频的工作流程的自动识别，这是开发情感感知的计算机辅助干预系统的一个关键组成部分。与以前分别利用视觉信息的时间信息的方法不同，SV-RCNet为了充分利用从视频中学习到的视觉和时间特征的互补信息，提出了一种使得卷积神

lowkeybln·2019-01-08 15:52

Keras Recurrent Layers 解析

GRUkeras.layers.recurrent.GRU(input_dim,output_dim=128,init='glorot_uniform',inner_init='orthogonal',

bebr·2018-12-30 11:06

Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs

RecurrentNeuralNetworks(RNNs)arepopularmodelsthathaveshowngreatpromiseinmanyNLPtasks.ButdespitetheirrecentpopularityI’veonlyfoundalimitednumberofresourcesthatthroughlyexplainhowRNNswork,andhowtoimplem

Wei-L·2018-12-27 14:50

《Recurrent Models of Visual Attention》论文网络结构解读

1.数据图片数据n*1*28*28，一共有n张图片，图片通道数为1，高宽都是282.网络结构可以分为以下几部分：（1）glimpse_network（）集中关注图片的局部信息：内容和位置（2）core_network（）实际上是RNN网络，处理glimpse_network（）输出的重要子图。（3）location_network（）处理core_network（）输出的信息，加噪音，为提取局部子

HawardScut·2018-12-11 15:56

[IJCAI 2017]A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction

ADual-StageAttention-BasedRecurrentNeuralNetworkforTimeSeriesPrediction论文提出了基于注意力机制的两阶段循环神经网络（DA-RNN），在第一阶段（encoder），引入inputattentionmechanism对每一时刻的外部输入自适应性地提取相关性；在第二阶段（decoder），引入temporalattentionmec

Merlin17Crystal33·2018-12-02 01:56

论文学习《Recurrent Convolutional Neural Net works for Text Classiﬁcation》

论文：《RecurrentConvolutionalNeuralNetworksforTextClassiﬁcation》作者SiweiLai,LihengXu,KangLiu,JunZhao代码：https://github.com/roomylee/rcnn-text-classification摘要：传统文本分类需依赖人为设计的特征，比如知识库等引入无需人为设计特征的循环结构的神经网络来进行

Coco_wjy·2018-11-28 22:03

论文学习《Recurrent Convolutional Neural Net works for Text Classiﬁcation》

论文：《RecurrentConvolutionalNeuralNetworksforTextClassiﬁcation》作者SiweiLai,LihengXu,KangLiu,JunZhao代码：https://github.com/roomylee/rcnn-text-classification摘要：传统文本分类需依赖人为设计的特征，比如知识库等引入无需人为设计特征的循环结构的神经网络来进行

Coco_wjy·2018-11-28 22:03

多目标追踪笔记一：基于RNN的在线多目标跟踪——OnLine Multi-Target Tracking Using Recurrent Neural Networks

最近看到这篇文章，觉得RNN+LSTM是一个很新颖的思路，结合论文和网上的资料看了下，具体总结如下，希望给后来人一点指引。如果写的有问题欢迎指出，一起进步哈。附上论文地址：https://arxiv.org/pdf/1604.03635.pdf参考文章：https://blog.csdn.net/denghecsdn/article/details/78020141https://blog.csd

ronales·2018-11-20 21:12

keras：4)LSTM函数详解

链接：https://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/77646186LSTM层keras.layers.recurrent.LSTM(units,activation

witsmakemen·2018-11-03 19:57

Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling读后感

论文地址此文仅仅记录一下自己的学习过程循环神经网络历史背景循环神经网络是一个序列模型，它与传统CNN最大的不同在于它具有记忆性，它可以记录以前的状态，根据以前的状态和当下的输入生成一个新的状态。它同时也是一个概率生成模型，印象中我感觉它跟HMM有很多相同点，不过HMM能训练的参数比较少，这也许就是HMM比较弱的原因。继续回到循环神经网络，它在训练的时候有一个很大的问题，就是梯度消失和梯度爆炸，人们

tiny_Sean·2018-11-03 00:31

RNN训练算法BPTT介绍

本篇文章第一部分翻译自：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients

chaixl_Hello_World·2018-11-02 11:30

论文笔记：Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling

感想最近深度学习面试的时候，有个面试官问了我LSTM，我一下子傻眼了，确实不怎么好懂，学LSTM已经有半年的时间了，但是对这个玩意儿却还不怎么明白，可能是没用过它的缘故吧，我找了一篇它和GRU比较的论文，这篇论文没有从理论上证明哪个模型的好坏，只是从实验，应用场景的角度发现GRU在一些场景比LSTM强，GRU是2014年提出的模型，可以说是一种LSTM的变体，使得计算和更新效率提高了，并且还取得了

看穿数据之美·2018-10-28 19:30

计算机领域的几个翻译问题

文章目录1.pool的翻译1.1pool为动词时1.2pool为名词时1.3池的定义1.4结论2.recurrent和recursive2.1recurrent和recursive的定义2.2结论3.context

信道者·2018-10-26 23:09

高光谱图像分类《Spatial Sequential Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Classification》

空间序列递归神经网络用于高光谱图像分类本文基于2018年发表于期刊JournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing上的论文“SpatialSequentialRecurrentNeuralNetworkforHyperspectralImageClassification”背景近年来，由于高光谱数据的独特性质以及所包

半个夏天1314·2018-10-17 16:07

Flow Guided Recurrent Neural Encoder for Video Salient Object Detection

【阅读笔记】1.视频显著性检测的难点：对象或相机的移动；视频外观对比度的强烈变化。2.将基于FCN的静态显著性检测器拓展到视频显著性对象检测，可以看做是一种通用的框架。3.本文提出了流引导的递归神经编码器（FlowGuidedRecurrentNeuralEncoder,FGRNE），是一个用于视频显著性检测的精确的端到端的学习框架。通过应用根据光流得到的运动信息，和根据LSTM网络得到的序列特征

Dorothy_Xue·2018-10-14 14:07

深度学习-41: 深度循环神经网络(Recurrent NN, RNN)

深度学习-41:深度循环神经网络(RecurrentNN,RNN)深度学习原理与实践(开源图书)-总目录,构建知识谱系。在图像分类和目标识别领域，基于前馈神经网络的深度学习模型表现优异，但是在语音识别和自然语音处理领域深度学习模型水土不服，时间序列数据存在时间关联性和整体逻辑特性。深度学习模型无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，故而无法处理时间序列数据。计算机科学家借鉴大脑处理时序数据

MTVideoAI·2018-10-14 00:38

RNN(recurrent neural network regularization)

论文：https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf摘要：论文为RNN中的LSTM单元提出一个简单的调整技巧，dropout在调整神经网络中取得非常大的成功，但是在RNN（循环神经网络）和LSTM中表现不好。论文展示了如何正确的在LSTM中应用dropout，并且显示出该技巧能够显著减少过拟合现象。介绍：循环神经网络(RNN)是一个连续神经网络，用于解决语言模型、语音重建和

奔跑的林小川·2018-10-10 11:26

神经网络公式推导：BP反向传播、长短时记忆（LSTM）、GRU（Gated Recurrent）神经网络

1、BP反向传播神经网络介绍及公式推导神经网络中的反向传播（BackPropagation）介绍及公式推导神经网络中的激活函数的作用，最常用的两个激活函数Sigmoid和TanH代价函数对介绍二次代价函数(QuadraticCost)，交叉熵代价函数(Cross-entropyCost)。下载：BP反向传播神经网络介绍及公式推导2、长短时记忆神经网络（LSTM）介绍及公式推导长短时记忆网络(Lon

CSS_Weidong·2018-10-07 14:47

Flow Guided Recurrent Neural Encoder for Video Salient Object Detection

whenIknow·2018-09-27 10:25

如何深度理解RNN？——看图就好！

如果你刚刚开始使用ML并希望在Recurrent神经网络背后获得一些直觉，那么这篇文章就适合你。循环神经网络是一种强大的技术，如果你想进入机器学习，那么理解它就变得非常重要了。

阿里云云栖社区·2018-09-25 00:00

循环神经网络（recurrent neural networks）浅析

循环神经网络循环神经网络与我们前面接触过的前馈神经网络和卷积神经网络最大的不同是有一些“记忆暂存”功能，可以把过去输入的内容所产生的远期影响量化后与当前时间输入的内容一起反应到网络中去参与训练。这也就解决了很多原来的前馈神经网络和卷积神经网络对于上下文有关的场景处理具有局限性的问题。隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HM

EvilicLufas·2018-09-04 23:04

Joint Event Extraction via Recurrent Neural Networks

【文章来源】NguyenTH,ChoK,GrishmanR.JointEventExtractionviaRecurrentNeuralNetworks[C]//ConferenceoftheNorthAmericanChapteroftheAssociationforComputationalLinguistics:HumanLanguageTechnologies.2016:300-309.【

Hi-Cloud·2018-09-03 23:04

A Dynamic Recurrent Model for Next Basket Recommendation

hopyGreat·2018-08-26 22:33

人脸对齐（二十一）--A Recurrent Encoder-Decoder Network for Sequential Face Alignment

转自：https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52438910本次介绍一篇关于人脸关键点检测(人脸对齐)的文章：《ECCV16ARecurrentEncoder-DecoderNetworkforSequentialFaceAlignment》.作者主页：https://sites.google.com/site/xipengcshomepage

Eason.wxd·2018-08-22 15:12

莫烦pytorch学习笔记（十二）——循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）

高级神经网络结构——循环神经网络RNN序列数据我们想象现在有一组序列数据data0,1,2,3.在当预测result0的时候,我们基于的是data0,同样在预测其他数据的时候,我们也都只单单基于单个的数据.每次使用的神经网络都是同一个NN.不过这些数据是有关联顺序的,就像在厨房做菜,酱料A要比酱料B早放,不然就串味了.所以普通的神经网络结构并不能让NN了解这些数据之间的关联.处理序列数据的神经网络

小汤河河神·2018-08-03 09:52

2017emnlp---Recurrent Attention Network on Memory for Aspect Sentiment Analysis阅读笔记

Abstract我们的框架采用多注意机制来捕获距离较远的情绪特征,从而对不相关信息进行更强的鲁棒性。multipleattentions的结果与递归神经网络的非线性结合,在处理更多的并发时增强了模型的表达能力。加权记忆机制不仅可以帮助我们避免劳动密集型的特征工程工作,而且还为句子的不同观点目标提供了量身定做的记忆。我们在4个数据集上研究模型的优点:两个来自SemEval2014,即对餐馆和笔记本电

芮芮杰·2018-07-31 11:07

Progressive Attention Guided Recurrent Network for Salient Object Detection （PAGRN）论文笔记

论文：ProgressiveAttentionGuidedRecurrentNetworkforSalientObjectDetection论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/paper/Zhang_Progressive_Attention_Guided_CVPR_2018_paper.pdf该论文是CVPR2018的一片关于显

游离在代码上的灵魂·2018-07-26 16:12

Theano：RNN dropout is no longer supported with the Theano backend

/home/zoe_env/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/layers/recurrent.py:1550:UserWarning:RNNdropoutisnolongersupportedwiththeTheanobackendduetotechnicallimitations.Youcaneithersetdropoutandrecur

兜里有颗糖儿·2018-07-11 11:16

AI（008） - 循环神经网络（Recurrent Neural Network）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）AI-第五期-DarkRabbit这篇文章是对循环神经网络的一个概念性总结，对应：第十一周：（01）循环神经网络第十一周：（04）LSTM维基百科（en）：“Recurrentneuralnetwork”词条“Longshort-termmemory”词条“Backpropagationthroughtime”词条公式在CSDN的app中

沙沙的兔子·2018-06-27 04:03

【论文笔记】Non-local Neural Networks

arxiv.org/abs/1711.07971v1Author：XiaolongWang,RossGirshick,AbhinavGupta,KaimingHe(CMU,FAIR)0.简述convolution和recurrent

Elaine_Bao·2018-06-26 21:50

[序列模型] Recurrent Neural Networks习题解析

又到了要命的世界杯期间，作为一名伪球迷，虽然不会熬夜看球，但对于正常时间场次的球赛还是会观看。开赛以来，每天都观看晚八点场，结果原计划的学习任务就悲剧了。望着即将到期的coursera帐号（coursera按月订阅），为了避免经济上的损失，不得不挣扎着继续学习了一周的课程。偏偏这周的循环神经网络又是如此难以理解，这次测试提交了好几次才得以通过。这是课程[序列模型]第一周的练习题，一共10道。解答：

云水木石·2018-06-21 14:04

CVPR 2018 微表情识别论文Enriched Long-term Recurrent Convolutional Network for Facial Micro-Expression Reco.

原文链接：http://www.cnblogs.com/shirley-bhu/p/9111663.htmlpaper：https://arxiv.org/abs/1805.08417GitHub：https://github.com/IcedDoggie/Micro-Expression-with-Deep-Learning摘要面部微观表情（ME）的识别对于研究人员在运动和有限数据库中的细微处理

weixin_30412577·2018-05-30 16:00

论文阅读：《Recurrent Models of Visual Attention》

https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80474983论文地址：http://pdfs.semanticscholar.org/09a5/03095db2d68b439e48d67481399198ed0e5b.pdf摘要将卷积神经网络应用于大型图像的计算量很大，因为计算量与图像像素数成线性关系。我们提出了一种新颖的循环神经网络模型，可以

卓寿杰_SoulJoy·2018-05-30 09:38

LSTM详解

LSTM层keras.layers.recurrent.LSTM(units,activation='tanh',recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias

Mr_Brooks·2018-05-28 16:30

李宏毅机器学习笔记-12.3 循环神经网络（Recurrent Neural Network-RNN）- part 3

RecurrentNeuralNetwork(RNN)-循环神经网络（part3)GatedRNN0前言其实这节课的内容跟我其他这个系列的博客是不属于同一个课程的，但是因为是在B站看的视频，up主可能不小心弄混了，于是我就也一起看了，多学点总没什么错。虽然不是同一门课，但是确实是同一个老师，也是极其学习的内容，所以就当做一门课也没什么差别。这里给出这节课内容所属的课程网站AppliedDeepLe

MemoryD·2018-05-18 21:32

李宏毅机器学习笔记-12.2 循环神经网络（Recurrent Neural Network-RNN）- part 2

RecurrentNeuralNetwork(RNN)-循环神经网络（part2)1训练RNN1.1定义Loss如上图中，每一个单词对应一个Slot，将句子按顺序丢进Network中，产生一个输出y，将每个y与预期的正确输出做crossentropy，然后累加起来，就是最终的Loss。（注意，顺序不能打乱）。1.2学习（learning）定义完Lossfuntion以后，就可以开始训练了，这次我们

MemoryD·2018-05-17 19:13

李宏毅机器学习笔记-12.1 循环神经网络（Recurrent Neural Network-RNN）- part 1

RecurrentNeuralNetwork(RNN)-循环神经网络（part1)1从一个例子说起假设要做一个智能客服系统或者智能订票系统之类的，需要用到一个叫做SlotFilling的技术，举个例子，如果做一个人对智能订票系统说”IwouldliketoarriveTaipeionNovember2nd“。那么你的系统会有一些Slot，在这里应该是Destination和timeofarriva

MemoryD·2018-05-17 11:44

强化学习入门简单实例 DQN

我正在研究的AIarchitecture是用强化学习控制recurrent神经网络，我相信这个设置可以做到逻辑推理和答问题的功能，基本上就是strongAI。但还有一

青盏·2018-05-10 15:53

读书笔记1：Hierarchical Recurrent Neural Network for Skeleton Based Action Recognition

原文链接：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Du_Hierarchical_Recurrent_Neural

b224618·2018-05-03 05:31

用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子，问题：航班乘客预测

https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras

fresh_suger·2018-04-24 11:46

CS224n-08 Recurrent Neural Networks and Language Models

08RecurrentNeuralNetworksandLanguageModels内容提要：1、传统的语言模型2、RNNs3、RNN语言模型4、重要的训练问题和技巧（1）梯度消失问题的一个例子（2）梯度消失和爆炸5、其他序列任务中的RNNS6、双向和深度RNNs语言模型：语言模型就是用来计算句子中单词序列出现的概率：，在机器翻译中是有用处的。1、词序（Wordordering）：p(thecat

数据-简单·2018-03-27 11:31

基于LSTM对时间序列进行预测

本文的案例来自https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras

liangyingyi1006·2018-02-10 10:39

【论文笔记2】图像压缩神经网络在Kodak数据集上首次超越JPEG——Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks

一、引言GoogleResearch的GeorgeToderici以及他的团队，在提出基于LSTM的卷积/反卷积RNN图像压缩网络框架的第二年，发表了这篇文章。论文传送门：《FullResolutionImageCompressionwithRecurrentNeuralNetworks》。他们提出的上一篇论文中的LSTM卷积/反卷积网络框架是理解本篇论文的基础，我的【论文笔记1】讲的就是这篇论文

Youzhi_Gu_AI_ZJU·2018-02-06 17:17

【论文笔记1】RNN在图像压缩领域的运用——Variable Rate Image Compression with Recurrent Neural Networks

一、引言随着互联网的发展，网络图片的数量越来越多，而用户对网页加载的速度要求越来越高。为了满足用户对网页加载快速性、舒适性的服务需求，如何将图像以更低的字节数保存（存储空间的节省意味着更快的传输速度）并给用户一个低分辨率的thumbnails（缩略图）的preview变得越来越重要。如今有很多的标准图像压缩算法，如JPEG、JPEG2000、WebP已经有了很不错的表现。如何利用其他方法提高图像压

Youzhi_Gu_AI_ZJU·2018-02-05 00:47

记忆网络系列之Recurrent Entity Network

这篇论文是facebookAI在2017年的ICLR会议上发表的，文章提出了RecurrentEntityNetwork的模型用来对worldstate进行建模，根据模型的输入对记忆单元进行实时的更新，从而得到对world的一个即时的认识。该模型可以用于机器阅读理解、QA等领域。本文参考了Google团队的NTM和其他的神经计算单元,能够基于内容和位置对记忆单元进行读写操作。本文在babi-10k

北邮张博·2018-01-30 12:03

[行为识别]RPAN：An end-to-end recurrent pose-attention network for action recognition

这篇文章是来自中科院深圳先进院乔宇老师，ICCV2017年的oral文章《RPAN：AnEnd-to-EndRecurrentPose-AttentionNetworkforActionRecognitioninVideos》。这篇文章的出发点是当前行为识别的一大流行方向：RNN。与之前的video-levelcategory训练RNN不相同。这篇文章提出了引入pose-attention的RNN

背包_十年·2018-01-25 17:22

各框架下(tensorflow, pytorch, theano, keras)实现几个基础结构神经网络(mlp, autoencoder, CNNs, recurrent, recursive)

学习笔记：各大神经网络框架下(tensorflow,pytorch,theano,keras)实现几个基础结构神经网络(mlp,autoencoder,CNNs,recurrentNN,recursiveNN)severalbasicneuralnetworks[mlp,autoencoder,CNNs,recurrentNN,recursiveNN]implementsunderseveralN

Scofield_Phil·2018-01-19 16:43

RNN(Recurrent Neural Networks)

WhatisRNN?多层反馈RNN（RecurrentneuralNetwork、循环神经网络）神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。RNN结合这一张图片，我们可以看出在图片左侧的经典RNN模型展开后得到一个有着时间序列的神

danerer·2018-01-18 23:00

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