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《Semantic Sentence Matching with Densely-connected Recurrent and Co-attentive Information》DRCN 句子匹配..

模型结构首先是模型图：传统的注意力机制无法保存多层原始的特征，根据DenseNet的启发，作者将循环网络的隐层的输出与最后一层连接。另外加入注意力机制，代替原来的卷积。由于最后的特征维度过大，加入AE降维。WordRepresentationLayer层自然语言的任务首先就是输入层，对每个词的one-hot表示进行embedding，这几个公式很好理解，首先作者将词的embedding分为两部分，

anqiu4023·2020-08-23 23:35

论文笔记——Semantic Sentence Matching with Densely-connected Recurrent and Co-attentive Information(DRCN)

Introduction本文出自韩国NaverCorporation和SeoulNationalUniversity，工作定义在句子匹配任务上。SentenceMatching的关键之处在于如何表示句子语义（目前感觉就是上下文信息和类似POS的特征信息，不能说是语义），如何理解句子之间的语义关系。查看相关工作可以得到，Attention算法在刻画两个句子语义关系和对齐句子成分方面有很好的效果，但是

IndexFziQ·2020-08-23 22:53

因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks f

最近在看关于NLP（自然语言处理）方面的文章，（其实不是自己要看），anyway，看了一个“AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling“，讲到了：虽然人们现在都在用RNN和LSTm去处理序列问题（sequencemodeling），但是明显最近几年这些模型在这些问题上出现了瓶颈

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-08-23 08:04

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

农民小飞侠·2020-08-23 07:57

序列建模：时间卷积网络取代RNN（An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent）论文 pdf

下载地址：https://u20150046.ctfile.com/fs/20150046-376633283作者：ShaojieBai,J.ZicoKolter,VladlenKoltun论文摘要对于大多数深度学习实践者来说，序列建模与循环网络是同义词。然而，最近的研究结果表明，卷积架构在语音合成和机器翻译等任务上的表现优于循环网络。给定一个新的序列建模任务或数据集，应该使用哪种架构？我们对序列

tyu1853·2020-08-23 07:12

论文笔记：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling

AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling相关知识：FCNhttps://blog.csdn.net/tuuzhang/article/details/81004731causalconvolutionDilatedConvolutionsResidualConnections

玛卡巴卡米卡巴卡·2020-08-23 07:38

An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling 论文理解

作者（tonygsw）个人陈述：这篇blog主要是根据“AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling”，献给初学者不想直接看英文论文的同学，算是翻译+理解了备注：黑体不是我自己写的，不是黑体的部分算是翻译吧摘要：对与大多数搞序列建模的研究者，序列建模(sequencemodeli

tonygsw·2020-08-23 07:07

TricorNet: A Hybrid Temporal Convolutional and Recurrent Network for Video Action Segmentation 翻译

本博文是对论文的翻译，如有不准确，请在评论中指出TricorNet:AHybridTemporalConvolutionalandRecurrentNetworkforVideoActionSegmentation一种用于视频动作分割的时间卷积和递归混合网络关键词：hybridtemporalconvolutionalandrecurrentnetwork混合时间卷积与递归网络文章主要介绍了一种混

nclgsj1028·2020-08-23 06:22

An Empirical Exploration of Recurrent Network Architectures重点

文章作者做了多组实验检测各种不同结构的RNN在不同的问题上的表现，得到的结论包括：（1）GRU在除了语言模型的其他地方比LSTM表现好（2）LSTMwithdropout在语言模型上表现好，有大的遗忘门偏置后表现更好（3）在LSTM中，各个门的重要性为：遗忘门>输入门>输出门（4）遗忘门在除了语言模型外的情况下影响非常大语言模型的长期依赖效应强于其他场景

kaka19880812·2020-08-23 06:06

An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling

TCN:AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling该论文有以下几个重点方面：-1.SequenceModeling:序列建模-2.CausalConvolutions:因果卷积-3.DilatedConvolutions:扩张卷积-4.ResidualConnections:残

PolyPubki·2020-08-23 04:00

DL —— 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）

RNN是用来处理序列数据（前后有关联的数据）的神经网络；普通的神经网络无法预测前后有关联的数据信息，因为无法“记住”之前发生的数据；RNN在分析新状态时，将之前的分析结果再次加进来一起分析，这样就可以分析前后有关联的信息；RNN可以用来：描述图片、翻译、分析语言感情色彩、DNA序列分析、视频动作识别……RNN的结构可以有多种：多输入多输出（many-to-many）多输入单输出（many-to-o

piupiurui·2020-08-22 15:18

【CRFASRNN】Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks.md

基本信息这是2015年ICCV的一篇文章，所属领域为semanticsegmentation.Abstact近些年有方法都尝试利用dnn的能力实现semanticsegmentation任务.但是，这种方法的一个核心问题是深度学习技术描绘视觉对象的能力有限.为了解决上述问题，本文提出了一种新的形式的CNN，它结合了CNNs和CRFs.我们的方法把CRF集成到CNNs中，实现了整个网络的end-to

明天去哪·2020-08-22 14:14

【循环网络】simple recurrent network源码解读

戳simple-recurrent-network.lua下载源码。Torch的重要作者之一，NicolasLeonard对Torch中的nn库进行扩展，发布了rnn库。

shenxiaolu1984·2020-08-22 13:11

Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks

像素级的标注任务，例如语义分割任务，在图像理解中扮演着重要的角色。作者提出一种新的卷积网络形式，结合了卷积神经网络（CNNs）和条件随机场（CRFs）。作者融合了CRF模型和CNN，使其能够end-to-end的方式，利用back-propagation训练整个网络，避免了后向处理的过程。将CNN用于高层的视觉任务有着巨大的挑战。首先，传统的CNNs具有convolutionalfilterswi

算法学习者·2020-08-22 11:20

cvpr2018 Scale-recurrent Network for Deep Image Deblurring

Abstract在单图像去模糊中，“粗到细”方案，即在金字塔中的不同分辨率上逐渐恢复清晰图像，在传统的基于优化的方法和最近的基于神经网络的方法中都是非常成功的。在本文中，我们研究了这种策略，并为此去模糊任务提出了SRN-DeblurNet。与[25]中最近的许多基于学习的方法相比，它具有更简单的网络结构，更少的参数并且更容易训练。我们在具有复杂运动的大规模去模糊数据集上评估我们的方法。结果表明，我

风之羁绊·2020-08-21 20:54

循环神经网络 (Recurrent Neural Network)的训练

训练一个神经网络就是训练该网络的各个参数（各个连接的权重）。训练的思想大致为：1.用训练样本的真实值和预测值的差异建立目标函数。显然，目标函数值越小越好。当训练样本给定之后，目标函数实为各个参数（各个连接）的函数。2.最小化目标函数，得对应于相应训练样本的可使目标函数最小的参数。用这些参数来建模去预测别的样本。最小化目标函数一般采用梯度下降方法。梯度下降方法的一般思想为：1.给定初始的参数值。2.

[email protected]·2020-08-21 20:12

ReSeg: A Recurrent Neural Network-based Model for Semantic Segmentation

论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.07053代码地址：https://github.com/Wizaron/reseg-pytorch1.Introduction FCN方法都没有考虑到局部和全局的上下文依赖，那对语义分割非常有用。RNN在文献中检索全局空间依赖关系。进一步提高语义分割。本文用RNN去检索上下文信息，ReNet层可以通过水平扫描图像来有效地捕获图像的

顾北向南·2020-08-21 06:40

Recurrent scale approximation for objrct detectiong in CNN

该论文发表在ICCV2017，最初针对人脸多尺度变化检测问题，但在一些一般的场景下也能达到不错的效果(用航天图像测一波)1.针对问题CNN天生缺乏处理大尺度变化的情况2.解决方案1.采取了尺度估计模型RSA(recurrentscaleapproximation)解决此问题，一次性计算featuremap，并且用这些图来估计其他尺度上的featuremap。RSA模型的核心在于递归展开机制(rec

MingSun95·2020-08-20 01:34

Assignment | 05-week1 -Building your Recurrent Neural Network - Step by Step

该系列仅在原课程基础上课后作业部分添加个人学习笔记，如有错误，还请批评指教。-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂CSDN：http://blog.csdn.net/JUNJUN_ZHAO/article/details/79400107WelcometoCourse5’sfirstassignment!Inthisassignment,youwillimpleme

ZJ_Improve·2020-08-19 23:58

【深度学习论文阅读】TCN:An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence

2018年人工智能十佳论文之一：TCN论文地址：AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling项目地址：TCN的github链接文章目录1.ABSTRACT2.INTRODUCTION&BACKGROUND2.1TemporalConvolutionalNetworks2.2Seq

LawenceRay·2020-08-19 01:27

图像文字识别初探(一)-CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)和DTRN(Deep-text Recurrent Network)

最近参加了一个图像文字识别比赛，之前没有接触过这个方向，所以经过多方查找，目前选定五篇论文，希望能从这五篇论文中找出能解决的方法。图像文字识别初探(一)-CRNN(ConvolutionRecurrentNeuralNetwork)和DTRN(Deep-textRecurrentNetwork)图像文字识别初探(二)-FAN(FocusingAttentionNetwork)图像文字识别初探(三)

陶将·2020-08-19 00:15

CMU 11-785 L13 Recurrent Networks

ModellingSeriesInmanysituationsonemustconsideraseriesofinputstoproduceanoutputOutputstoomaybeaseriesFiniteresponsemodelCanuseconvolutionalneuralnetappliedtoseriesdata(slide)AlsocalledaTime-Delayneural

zealscott·2020-08-19 00:47

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

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

AI终结者·2020-08-18 16:39

deeplearning.ai课程作业：Recurrent Neural Networks- Course 5 Week2

deeplearning.ai课程作业：RecurrentNeuralNetworks-Course5Week2Part1OperationsonwordvectorsWelcometoyourfirstassignmentofthisweek!Becausewordembeddingsareverycomputionallyexpensivetotrain,mostMLpractitioners

Will_Ye·2020-08-18 14:11

实现keras中ConvLSTM2D中recurrent_activation和activation的设置

这三个门的激活函数都默认为sigmoid(hard_sigmoid)，在keras中为用recurrent_

fangzuliang·2020-08-17 16:27

论文笔记：Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification

1Abstract文本分类是NLP的一项重要的基础任务。传统的文本分类需要特征工程，需要人类参与。而深度学习能够自动提取特征不需要人的参与。本文采用周期循环神经网络比卷积神经网络能够更加减少噪声，利用最大池化层选取一句话中最重要的特征。首先在学习词的表达的时候，采用双向循环结构获取文本信息，比传统的基于窗口的神经网络更能减少噪声，而且在学习文本表达时可以大范围的保留词序。其次使用最大池化层获取文本

vivian_ll·2020-08-17 15:18

在keras 上实践,通过keras例子来理解lastm循环神经网络

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

ma416539432·2020-08-17 13:08

《Hierarchical Recurrent Attention Network for Response Generation》阅读笔记（层次注意力）

研究背景当前工作没有注意到词与话语具有不同的重要性研究对象多轮对话研究例子模型建立词级与话语级的注意力，注意箭头方向，生成时既利用了词级有利用了话语级的attetion，话语级是单向的编码原因是越近的对话历史越重要，详细参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/61101200实验数据处理分词，删除回复在整个语料库中出现次数超过50次的对话，删除少于3轮或者有句子超过50个词的

greenhand2014·2020-08-17 13:41

Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder

HierarchicalRecurrentEncoder-DecoderBuildingEnd-to-EndDialogueSystemsUsingGenerativeHierarchicalNeuralNetworkModelsIntroductionseq2seq的典型方法，用前N-1句话生成第N句话。假如说现在A,B对话内容是：a1,b1,a2,b2a1,b1,a2,b2,其中每个都表示一句

angus_monroe·2020-08-17 12:49

吴恩达深度学习 Deeplearning.ai学习笔记 Course5 Week1 循环序列模型(Recurrent Neural Networks)

RecurrentNeuralNetworks1.1SequenceModels1.2数学符号(Notation)样本及数据的表示单个单词的表示1.3循环神经网络模型(RecurrentNeuralNetworkModel)简单神经网络的问题RNN1.4通过时间的反向传播（Backpropagationthroughtime）1.5不同类型的循环神经网络（DifferenttypesofRNNs）

Raymond_MY·2020-08-17 11:42

深度学习16—LSTM拟合IMDB案例案例+实现英文自动写作

recurrent_activation='hard_sigmoid':用于循环时间步的激活函数。use_bias=True:布尔值，该层是否使用偏置向量。

@Irene·2020-08-16 08:35

A Guide For Time Series Prediction Using Recurrent Neural Networks (LSTMs)

Forecastingfuturecurrencyexchangerateswithlongshort-termmemory(LSTMs)TheStatsbotteamhasalreadypublishedthearticleaboutusingtimeseriesanalysisforanomalydetection.Today,we’dliketodiscusstimeseriespredic

Omni-Space·2020-08-16 07:22

深度学习14—循环神经网络RNN实战+MNIST案例+IMDB案例

recurrent_

@Irene·2020-08-16 05:32

deeplearning.ai课程作业：Recurrent Neural Networks- Course 5 Week3

deeplearning.ai课程作业：RecurrentNeuralNetworks-Course5Week3Part1NeuralMachineTranslationWelcometoyourfirstprogrammingassignmentforthisweek!YouwillbuildaNeuralMachineTranslation(NMT)modeltotranslatehumanr

Will_Ye·2020-08-14 13:00

《Non-local Neural Networks 》——笔记

Non-localNeuralNetworks卷积(convolutional)运算和循环(recurrent)运算都是对局部区域的处理。

花前月下意·2020-08-13 17:00

attention model rnn

出处：https://theneuralperspective.com/2016/11/20/recurrent-neural-network-rnn-part-4-attentional-interfaces

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-08-12 14:53

Deep Recurrent Q-learing for POMDP论文笔记

DQN主要有两个缺点：记忆限制，以及每一次决策都需要完整的游戏画面。这篇文章将DQN的第一个全连接层换成了LSTM，以求解决这些问题。这是因为LSTM具有记忆单元，可以记住以往历史信息。虽然这DRQN每个时间步只能看到一帧，但是它可以整合时间信息，并且复现DQN的效果。此外，在接受部分观察进行训练并通过逐步更完整的观察进行评估时，DRQN的表现与观测信息成一定的函数关系。反过来，若是使用完整观察训

geter_CS·2020-08-12 11:30

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

weixin_30644369·2020-08-11 04:10

论文阅读笔记（1）——Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification（用于文本分类的循环卷积神经网络）

摘要（Abstract）传统文本分类器通常依赖于许多人为设计的特性，如字典、知识库和特殊的树核。与传统方法相比，引入了一种循环卷积神经网络来进行文本分类，而不需要人为设计特征。在我们的模型中，在学习单词表示时，我们使用循环结构来尽可能捕获上下文信息，与传统的基于窗口的神经网络相比，这样可以引入较少的噪声。还使用了一个最大池层，自动判断哪些词在文本分类中扮演关键角色，以捕获文本中的关键组件。在四个常

StriveQueen·2020-08-08 21:39

keras学习（三）调用RNN层处理mnist

SimpleRNN层：keras.layers.recurrent.SimpleRNN(output_dim,init='glorot_uniform',inner_init='orthogonal',

Yuzuriha_Inori·2020-08-07 11:00

论文：Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks

一、译文：ABSTRACT自然语言是分层结构的:较小的单元(例如短语)嵌套在较大的单元(例如子句)中。当较大的组件结束时，嵌套在其中的所有较小的组件也必须结束。虽然标准的LSTM体系结构允许不同的神经元在不同的时间尺度上跟踪信息，但它并没有明确地偏向于对成分层次结构建模。本文提出通过对神经元进行排序来增加这种诱导偏差;一个主输入和遗忘门的向量确保当一个给定的神经元被更新时，按照顺序跟随它的所有神经

枫林扬·2020-08-06 13:40

[ICLR19] ORDERED NEURONS: INTEGRATING TREE STRUCTURES INTO RECURRENT NEURAL NETWORKS

本篇是ICLR2019的两篇BestPaper之一。另一篇：THELOTTERYTICKETHYPOTHESIS：FINDINGSPARSE,TRAINABLENEURALNETWORKSABSTRACT自然语言是分层结构的：较小的单元(例如短语)嵌套在较大的单元(例如子句)中。当较大的组件结束时，嵌套在其中的所有较小的组件也必须关闭。虽然标准的LSTM体系结构允许不同的神经元在不同的时间尺度上跟

gdtop818·2020-08-06 13:31

attention+RNN做文本情感分类《Recurrent Attention Network on Memory for Aspect Sentiment Analysis》

原文链接本文发表于自然语言处理领域顶级会议ACL2017代码链接摘要本文提出了一种基于多重attention的可以捕捉长距离情感特征的框架，该框架对无关信息具有更强的鲁棒性，并且将多重attention的结果与RNN进行非线性组合，从而模型能够提取更加复杂的特征。实验表明本文提出的框架效果不错。模型我们假设输入句子是一个序列s={s1,s2,...,sτ−1,sτ,sτ+1,...,sT}s={s

ttv56·2020-08-06 13:09

Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning

引言PengfeiLiu等人在2016年的IJCAI上发表的论文，论文提到已存在的网络都是针对单一任务进行训练，但是这种模型都存在问题，即缺少标注数据，当然这是任何机器学习任务都面临的问题。为了应对数据量少，常用的方法是使用一个无监督的预训练模型，比如词向量，实验中也取得了不错的效果，但这样的方法都是间接改善网络效果。作者提出了一种新的方法，将多个任务联合起来训练，用来直接对网络进行改善，基于RN

lpty·2020-08-06 13:25

『论文阅读』Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling

文章目录1、加入Attention机制和对齐机制的RNN编码器-解码器模型1.1底层特征：1.1.1BiRNN(GRUorLSTM)1.2attention：2、加入Attention机制的RNN模型。实验结果：ConclusionsReference来自于论文：《Attention-BasedRecurrentNeuralNetworkModelsforJointIntentDetectiona

立刻有·2020-08-06 13:17

论文《Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification》总结

《RecurrentConvolutionalNeuralNetworksforTextClassification》论文来源：Lai,S.,Xu,L.,Liu,K.,&Zhao,J.(2015,January).RecurrentConvolutionalNeuralNetworksforTextClassification.InAAAI(Vol.333,pp.2267-2273).原文链接：h

大大kc·2020-08-06 13:12

【论文速读】Ordered Neurons：Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks

ICLR2019的两篇最佳论文之一。[paper]虽然自然语言通常以序列形式呈现，但语言的基本结构并不是严格序列化的。语言学家们一致认为，该结构由一套规则或语法控制，且规定了单词组成语句的逻辑。不管其表现形式如何，这种结构通常是树状的。基于此，本文提出了一种面向循环神经网络的新型归纳偏置：有序神经元，将潜在树结构整合到循环模型中。这种归纳偏置增强了神经元之间的依赖性，这种依赖性反映了每个神经元内所

betterMia·2020-08-06 12:52

【深度学习笔记】循环神经网络和递归神经网络区别

1.循环神经网络(recurrentneuralnetwork)是时间上的展开,处理的是序列结构的信息,是有环图,模型结构如下:recurrent:时间维度的展开,代表信息在时间维度从前往后的的传递和积累

Murphy.AI·2020-08-04 16:36

李宏毅机器学习课程笔记9：Recurrent Neural Network

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEEML2016。这篇文章是学习本课程第25-26课所做的笔记和自己的理解。Lecture25,26:RecurrentNeuralNetworkRNN的基本概念与SimpleRNN以订票系统中的SlotFilling为例，我们希望订票系统听到用户说:”Iwouldliketo

徐子尧·2020-08-04 08:56

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-33 (Recurrent Neural Network part 2;循环神经网络 part 2)

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-33(RecurrentNeuralNetworkpart2;循环神经网络part2)PDFVIDEORNNLearningTargetcost就是每一个时间点的output与reference的crossentropy的合，就是minimize的对象。有了这个lost后，training要怎么做呢？不幸的是，RNN的training是比较困难的，我门期望蓝色的

holeung·2020-08-04 01:55

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