Recurrent 第13页

循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)

循环神经网络的好处：建立神经网络架构很灵活。看看上面这个图左边第一个，红色这个框是得到的一个固定大小的向量，绿色这个框处理它，然后得到一个固定大小的向量（蓝色这个框）。所以，会有一个固定大小的图像进入网络，然后输出一个固定大小的向量，输出的向量是一个classscore..在循环神经网络中，我们可以采用不同的顺序实现，比如从输入开始或者从输出开始，或者两者同时开始。举一个图像字幕的例子，你得到了一

haimianjie2012·2018-01-18 00:39

RAM： Recurrent Models of Visual Attention 学习笔记

论文解析Torch代码GlimpseNetworkhiddenlayerlocatorattentionnetworkAgentparametersettingTF实践论文解析看了论文【1】和博客【9】【10】，我对RAM进行总结。要看懂这篇论文，需要强化学习中的policy-basedlearning和RNN的相关知识。如果对policygradient，policyfunction等等概念不清

Snail_Walker·2018-01-14 21:00

keras lastm循环神经网络训练验证测试

月07日19:05:19标签：神经网络9341本文是对这篇博文的翻译和实践：http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras

ShellCollector·2017-12-24 23:54

循环神经网络（Recurrent Neural Network）

本博客是针对李宏毅教授在Youtube上上传的课程视频的学习笔记。课程视频链接IntroductionFrameworkRNNExampleVariantsofRNNJordanNetworkstoreoutputintomemoryBidirectionalRNNLongShort-termMemoryLSTMFrameworkRelationshipwithoriginalnetworkInt

蓝色枫魂·2017-12-20 16:34

RNN的神奇之处（The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks）

本文译自http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/。结合个人背景知识，忠于原文翻译，如有不明欢迎讨论。以下正文。RNN有很多神奇的地方。我仍然记得为ImageCaptioning训练的第一个RNN。我随便设定了超参数，在训练了几十分钟后这个小模型开始产生看起来非常不错、几乎有意义的描述。有些时候，模型的简单程度与结果超出预期的程度

CharlotteMen·2017-12-11 18:21

Recurrent Discounted Attention unit (RDA) for Tensorflow测试

ThisisaimplementationofRecurrentDiscountedAttentionunitthatextendsTensorflow'sRNNCell,RDAisbuildsontheRWAbyadditionallyallowingthediscountingofthepast.AccuracyCostEfficientlyapplyingattentiontosequent

hzyido·2017-12-11 09:37

tensorflow教程:tf.contrib.rnn.DropoutWrapper

__init__(cell,input_keep_prob=1.0,output_keep_prob=1.0,state_keep_prob=1.0,variational_recurrent=False

abclhq2005·2017-12-01 10:13

Recurrent Neural Network[SRU]

0.背景对于如机器翻译、语言模型、观点挖掘、问答系统等都依赖于RNN模型，而序列的前后依赖导致RNN并行化较为困难，所以其计算速度远没有CNN那么快。即使不管训练的耗时程度，部署时候只要模型稍微大点，实时性也会受到影响。TaoLei等人基于对LSTM、GRU等模型的研究，提出了SRU模型。在保证速度的前提下，准确度也是没有多少损失。1.SRUTaoLei等人通过将每一时间步的主要计算部分，优化为不

仙守·2017-11-08 20:00

行人属性“Attribute Recognition by Joint Recurrent Learning of Context and Correlation”

应该是比较新的属性学习文章了，ICCV2017。在监控场景中进行行人属性的识别，主要遇到的挑战是图像质量差，外形变化及属性可能在不同的空间位置，标记的训练样本少。论文提出JRL模型挖掘属性上下文信息及属性间相互关系提升识别准确率。JRL在一张行人图像内学习属性相关性，具体的说是属性预测顺序的相互关联性。解决属性预测遇到挑战的方法，一是使用属性的相关性：如“女性”和“裙子”在一张行人图像中出现的可能

cv_family_z·2017-10-19 16:43

Tensorflow官网lstm例子

http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz代码下载地址：https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent

勿在浮沙筑高台LS·2017-10-18 11:25

BP,RNN 和 LSTM暨《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks-2012》阅读笔记

一、BackPropagationwljkwjkl：表示第l−1l−1层第k个神经元到第ll层第j个神经元的连接权重；bljbjl：表示第ll层第j个神经元的偏置；zljzjl：表示第ll层第j个神经元的带权输入；aljajl：表示第ll层第j个神经元的激活值；σσ：表示一个激活函数(sigmoid,relu,tanh)；zlj=∑kwljkal−1k+bljzjl=∑kwjklakl−1+bjl

Omni-Space·2017-10-18 08:09

论文笔记：session-based recommendations with recurrent neural networks

在介绍这篇论文主要内容之前，先简单介绍下论文中会用到的几个概念。这些概念对于理解这篇论文有一定帮助。循环神经网络循环神经网络跟其他网络相比最明显的特点就是RNN具有记忆功能。从网络结构上看，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面结点的输出。具体来说，就是通过门(gate)的结构让信息有选择性地影响循环神经网络中每个时刻的状态。这里我们重点说一下门。门（有开关，阀门等）顾名思义，在这

chris_xy·2017-09-24 21:34

RNN-循环神经网络-02Tensorflow中的实现

关于基本的RNN和LSTM的概念和BPTT算法可以查看这里参考文章：https://r2rt.com/recurrent-neural-networks-in-tensorflow-i.htmlhttps

Omni-Space·2017-09-21 14:33

LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)教程收集　（知乎）

作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/29411132/answer/51515231来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。刚好毕设相关，论文写完顺手就答了先给出一个最快的了解+上手的教程：直接看theano官网的LSTM教程+代码：LSTMNetworksforSentimentAnalysis但是，前提是你有R

Omni-Space·2017-09-20 12:49

基于RNN的在线多目标跟踪——OnLine Multi-Target Tracking Using Recurrent Neural Networks

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1604.03635.pdf由于在CSDN上编辑公式太麻烦，所以，我把翻译内容整理到文档上，然后发截图1、背景简介无限制环境下的多目标跟踪仍然是一个具有挑战性的任务。即使经过几十年的研究，但跟踪的准确性远远达不到人类的标准。随着近些年来，深度学习的兴起，与多目标跟踪的有关的工作依然很少。这篇文章，我们在实际场景中对多个目标进行在线跟踪迈出了重要

denghe1122·2017-09-18 15:58

基于RNN的在线多目标跟踪——OnLine Multi-Target Tracking Using Recurrent Neural Networks

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1604.03635.pdf由于在CSDN上编辑公式太麻烦，所以，我把翻译内容整理到文档上，然后发截图1、背景简介无限制环境下的多目标跟踪仍然是一个具有挑战性的任务。即使经过几十年的研究，但跟踪的准确性远远达不到人类的标准。随着近些年来，深度学习的兴起，与多目标跟踪的有关的工作依然很少。这篇文章，我们在实际场景中对多个目标进行在线跟踪迈出了重要

denghe1122·2017-09-18 15:58

keras：4)LSTM函数详解

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

PJ-Javis·2017-08-28 11:18

人脸检测--Recurrent Scale Approximation for Object Detection in CNN

RecurrentScaleApproximationforObjectDetectioninCNNICCV2017https://github.com/sciencefans/RSA-for-object-detection本文还是针对人脸检测中的尺度问题进展展开的。主要内容有以下三点：1）首先使用一个scale-forecast网络来进行图像中人脸尺度的预测，2）设计一个recurrentsc

O天涯海阁O·2017-08-22 15:29

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

article/details/48636251循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetworks)介绍这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part

chvalrous·2017-08-04 16:00

RNN循环神经网络中的权重更新算法-BPTT

www.cnblogs.com/wacc/p/5341670.htmlhttps://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-pa

沙漠之狐MSFollower·2017-07-12 00:16

UCR Time Series Classification

https://srikanthpagadala.github.io/notes/2016/11/15/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-with-kerasSequenceClassificationwithLSTMRecurrentNeuralNetworkswithKerashttps

阿甘run·2017-06-30 17:12

深度学习（07）_RNN-循环神经网络-02-Tensorflow中的实现

关于基本的RNN和LSTM的概念和BPTT算法可以查看这里本文个人博客地址：点击这里参考文章：https://r2rt.com/recurrent-neural-networks-in-tensorflow-i.htmlhttps

莫失莫忘Lawlite·2017-06-19 16:43

详解循环神经网络(Recurrent Neural Network)

今天的学习资料是这篇文章，写的非常详细，有理论有代码，本文是补充一些小细节，可以二者结合看效果更好：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458在文末有关于RNN的文章汇总，之前写的大多是概览式的模型结构，公式，和一些应用，今天主要放在训练算法的推导。本文结构：模型训练算法基于RNN的语言模型例子代码实现1.模型和全连接网络的区别更细致到向量级的连接图为什么

Alice熹爱学习·2017-06-18 12:51

Video captioning with recurrent networks based on frame- and video-level features and visual content

Videocaptioningwithrecurrentnetworksbasedonframe-andvideo-levelfeaturesandvisualcontentclassificationRakshithShetty,JormaLaaksonen(Submittedon9Dec2015)Inthispaper,wedescribethesystemforgeneratingtextu

算法学习者·2017-06-11 10:40

TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型

今日资料：https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent中文版：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh

Alice熹爱学习·2017-06-09 20:33

TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型

今日资料：https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent中文版：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh

aliceyangxi1987·2017-06-09 20:00

Exploring Sparsity in Recurrent Neural Networks

ExploringSparsityinRecurrentNeuralNetworksSharanNarang, GregoryDiamos, ShubhoSengupta, ErichElsen(Submittedon17Apr2017)RecurrentNeuralNetworks(RNN)arewidelyusedtosolveavarietyofproblemsandasthequantit

AMDS123·2017-05-26 16:00

论文解读：Recurrent Neural Network Training with Dark Knowledge Transfer

Hinton的Distillation研究了如何利用一个复杂网络来训练简单网络，但是训练出来的简单网络性能只能逼近复杂网络。而这篇文章则提出了一个相反的思路：利用简单网络来帮助训练简单网络，从而提升网络的性能。Darkknowledgeforcomplexmodeltraining软标签有两个优势：为模型训练提供了更多的有效信息，而不仅仅是绝对的硬标签。软标签模糊了类之间的决策边界，提供了更为平滑

深度学习入门·2017-05-18 14:18

Pytorch学习笔记（五）

（9）在Pytorch中使用LSTM学习Pytorch的RNN使用时最好去官方文档看一下API是如何使用的：（http://pytorch.org/docs/nn.html#recurrent-layers

kongshuchen·2017-05-16 14:37

论文解读：Gated Recurrent Unit

GRU算法出自这篇文章："LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation"。这里介绍下这篇文章的主要贡献。RNNEncoder–Decoder文章首先提出一种RNN的自编码结构。相比于一个个单词的预测方法，这种结构能够更有效的学习序列中的隐含信息。这相当于在模型中增加了更多的标

深度学习入门·2017-05-15 15:24

反向传播(BPTT)与循环神经网络(RNN)文本预测

反向传播(BPTT)与循环神经网络(RNN)文本预测BPTT与RNN文本预测参考博客：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part

FlyingLittlePig·2017-05-10 22:24

Recurrent Neural Network系列4--利用Python，Theano实现GRU或LSTM

作者：zhbzz2007出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！本文翻译自RECURRENTNEURALNETWORKTUTORIAL,PART4–IMPLEMENTINGAGRU/LSTMRNNWITHPYTHONANDTHEANO。本文的代码github地址在此。这是循环神经网络教程的第四部分，也是最后一个部分。之前的博文在此，R

康河水草·2017-05-06 16:19

Recurrent Neural Network系列3--理解RNN的BPTT算法和梯度消失

作者：zhbzz2007出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！这是RNN教程的第三部分。在前面的教程中，我们从头实现了一个循环神经网络，但是并没有涉及随时间反向传播（BPTT）算法如何计算梯度的细节。在这部分，我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别。我们也会尝试着理解梯度消失问题，这也是LSTM和GRU（目前NL

kanghe2000·2017-05-06 16:00

Recurrent Neural Network系列2--利用Python，Theano实现RNN

作者：zhbzz2007出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！本文翻译自RECURRENTNEURALNETWORKSTUTORIAL,PART2–IMPLEMENTINGARNNWITHPYTHON,NUMPYANDTHEANO。github地址在这篇博文中，我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络，并且利用Thean

康河水草·2017-05-06 16:14

Recurrent Neural Network系列1--RNN（循环神经网络）概述

作者：zhbzz2007出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！本文翻译自RECURRENTNEURALNETWORKSTUTORIAL,PART1–INTRODUCTIONTORNNS。RecurrentNeuralNetworks（RNNS），循环神经网络，是一个流行的模型，已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力。尽管它最近很流行

康河水草·2017-05-06 16:34

RNN简介

以下内容大部分译自：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns

FlyingLittlePig·2017-05-02 20:03

Recurrent Neural Networks(RNN) 循环神经网络初探

1.针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论0x1：数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式-数据挖掘的本质是在进行模式提取数据的本质是存储信息的介质，而模式（pattern）是信息的一种表现形式。在一个数据集中，模式有很多不同的表现形式，不管是在传统的机器学习训练的过程，还是是深度学习的训练过程，本质上都是在进行模式提取。而从信息论的角度来看，模式提取也可以理解为一种信息压缩过程，通过将信息

郑瀚Andrew.Hann·2017-04-27 19:00

RNN时间序列预测（2）-Tensorflow入门，RNN操作

TitleContent原文https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent说明因为要做RNN的时间序列分析，需要用到LSTM模型，以下是学习摘要模型LSTM

iyangdi·2017-04-19 11:35

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)的入门必学文章

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/http://www.csdn.net/article/2015-11-25/2826323循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks，RNNs)已经在众多自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目

caimouse·2017-04-18 11:07

Tensorflow中Demo学习：RNN语言模型

花了一天时间读Tensorflow中递归神经网络demo(http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/recurrent.html

davidie·2017-04-02 12:01

20170326#cs231n#11.Recurrent Neural Networks 循环神经网络RNN

主要参考资料简书——[译]理解LSTM网络csdn——循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetworks)介绍cs231nRNNPPTRNNkarpathy/min-char-rnn.pyhttps://gist.github.com/karpathy/d4dee566867f8291f086图片转文字描述CNN→RNN把CNN最后的分类器去掉，然后把FC层直接接到RNN的h0L

LiuSpark·2017-03-26 14:44

论文笔记：A clockwork RNN

模块j到i的recurrent仅当Ti小于Tj时才会

Emma__8·2017-03-10 17:49

深度学习 LSTM

第一要明确的是神经网络所处理的单位全部都是：向量常规Recurrent(RNN/LSTM/GRU)输入和输出：张量输入张量形状：(time_steps,n_samples,dim_input)输出张量形状

平步青云p·2017-03-09 11:13

Term 1 Welcome & Anaconda

、盘旋】卷积神经网络(CNN||ConvNet)atypeoffeedforwardartificialneuralnetwork(前馈人工神经网络)·RecurrentNeuralNetwork:【recurrent

Evvoque·2017-02-12 10:09

LSTM对比GRU：Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling

先说结论：不论是machinetranslation还是musicdatasets、speechsignalmodeling，GRU和LSTM的performance差别不大，但GRU往往比LSTM训练时间短、收敛快。原文：http://blog.csdn.net/meanme/article/details/488457931.概要：传统的RNN在训练long-termdependencies的

mmc2015·2017-02-03 17:21

Recurrent Neural Network系列3--理解RNN的BPTT算法和梯度消失

作者：zhbzz2007出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！这是RNN教程的第三部分。在前面的教程中，我们从头实现了一个循环神经网络，但是并没有涉及随时间反向传播（BPTT）算法如何计算梯度的细节。在这部分，我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别。我们也会尝试着理解梯度消失问题，这也是LSTM和GRU（目前NLP

diudiu5201·2017-01-28 23:03

Recurrent Neural Network系列1--RNN（循环神经网络）概述

作者：zhbzz2007出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！本文翻译自RECURRENTNEURALNETWORKSTUTORIAL,PART1–INTRODUCTIONTORNNS。RecurrentNeuralNetworks（RNNS），循环神经网络，是一个流行的模型，已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力。尽管它最近很流行

老顽童2007·2017-01-06 17:00

DL在NLP中的应用（三）RNN

本文译自http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/最近一直在做数据挖掘大作业

笛在月明·2016-12-31 14:27

RNN学习不到长距离信息& LSTM学习到长距离信息

RNN推导参考：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients

BYR_jiandong·2016-11-24 22:16

[深度学习论文笔记][Video Classification] Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition a

Donahue,Jeffrey,etal.”Long-termrecurrentconvolutionalnetworksforvisualrecognitionanddescription.”ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2015.(Citations:418).1MotivationAll

Hao_Zhang_Vision·2016-11-17 11:12

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