转:深度学习与自然语言处理之五:从RNN到LSTM
原文地址:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50436735/
大纲如下:
1.RNN
2.LSTM
3.GRN
4.Attention Model
5.应用
6.探讨与思考
转:深度学习与自然语言处理之五:从RNN到LSTM的更多相关文章
- 用CNTK搞深度学习 (二) 训练基于RNN的自然语言模型 ( language model )
前一篇文章 用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门 介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子.现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法.现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火 ...
- 使用深度学习检测DGA(域名生成算法)——LSTM的输入数据本质上还是词袋模型
from:http://www.freebuf.com/articles/network/139697.html DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名,从而逃避域名黑名单检 ...
- 【转载】 深度学习与自然语言处理(1)_斯坦福cs224d Lecture 1
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 原文地址http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/51567960 目录(?)[- ...
- 最佳实践:深度学习用于自然语言处理(Deep Learning for NLP Best Practices) - 阅读笔记
https://www.wxnmh.com/thread-1528249.htm https://www.wxnmh.com/thread-1528251.htm https://www.wxnmh. ...
- 深度学习项目——基于循环神经网络(RNN)的智能聊天机器人系统
基于循环神经网络(RNN)的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术,基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统,系统将由以下几个部分构成:制作问答聊天数据集.RNN神经网络搭建.seq2s ...
- 深度学习原理与框架-递归神经网络-RNN网络基本框架(代码?) 1.rnn.LSTMCell(生成单层LSTM) 2.rnn.DropoutWrapper(对rnn进行dropout操作) 3.tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(堆叠多层LSTM) 4.mlstm_cell.zero_state(state初始化) 5.mlstm_cell(进行LSTM求解)
问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse) # 构建 ...
- 吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow:RNN和CNN混合的鸡尾酒疗法提升网络运行效率
from keras.layers import model = Sequential() model.add(embedding_layer) #使用一维卷积网络切割输入数据,参数5表示每各个单词作 ...
- TensorFlow深度学习入门
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 2 15:49:08 2018 @author: zhen "&q ...
- 机器学习&深度学习基础(目录)
从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. ...
随机推荐
- spring工具类获取bean
import org.springframework.web.context.ContextLoader; import org.springframework.web.context.WebAppl ...
- mysqldump 把数据库备份到异地的服务器
原文:http://www.open-open.com/code/view/1420121471484 这个方法可以把通过mysqldump 把本地数据库备份到远端主机, 中间数据的传输通过 ssh ...
- 一个球,初始高度100,每次落下回弹一半高度,求第n次落下球走的距离
def get_height(n): if n==1: eturn 150 return 100+sum([200*pow(0.5,i) for i in range(1,n)])+100*pow(0 ...
- 【Todo】已经打开的页面需要清掉的坑
下面是当前我浏览器里面打开的技术文章.需要清掉.一个坑一个坑地填吧. 微信文件传输里面也有几篇12.6号的<Akuna Capital电面面经><2016最流行的Java EE服务器 ...
- 具体解释window.history
Window.history保存用户在一个会话期间的站点訪问记录,用户每次訪问一个新的URL即创建一个新的历史记录. history.go().history.back().history.forwa ...
- JAVA设计模式之 原型模式【Prototype Pattern】
一.概述: 使用原型实例指定创建对象的种类,而且通过拷贝这些原型创建新的对象. 简单的说就是对象的拷贝生成新的对象(对象的克隆),原型模式是一种对象创建型模式. 二.使用场景: 创建新的对象能够通过对 ...
- ios自动生成对象类,提高开发速率
#import "autoGenerationFileUtility.h" @implementation autoGenerationFileUtility - (void)cr ...
- 凝视转换(c转换为c++)
C语言凝视->C++凝视即/*xxxxx*/->//xxxxx 在转换凝视前我们先了解一个概念:什么是有限状态机? 有限状态机FSM是软件上经常使用的一种处理方法,它把复杂的控制逻辑分解成 ...
- 关于Widget预览图的改动
在做项目时候,由于常常不带GPS功能.所以在有些细节上须要做处理,当中之中的一个就是.快捷开关的预览图和实际效果图的差异 在我们快捷开关的预览图中,总是能够看到五个快捷开关,事实上就包含GPS信息 而 ...
- Hibernate_14_数据连接池的使用
在主配置文件Hibernate.cfg.xml中设置: <!-- 设置默认的事务隔离级别: 隔离级别 相应的整数表示 READ UNCOMMITED 1 READ COMMITED 2 REPE ...