From google institution;

1. Before this, DNN cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we propose a sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure.

use lstm to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality;

input sequence-----> lstm -----> vector -----> decoder(lstm) -----> target sequence.

translation task;

Limitation: Despite their flexibility and power, DNNs can only be applied to problems whose inputs and targets can be sensibly encoded with vectors of fixed dimensionality.

Sequential problem: speech recognition and machine translation.

Before: DNNs require that the dimensionality of the inputs and outputs is known and fixed.

Problem: sequence to sequence problems.

PP: Sequence to sequence learning with neural networks的更多相关文章

  1. 【论文笔记】Learning Convolutional Neural Networks for Graphs

    Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17  21:41:57 [Introduction] 这篇 paper 是发表在 ...

  2. 《MATLAB Deep Learning：With Machine Learning，Neural Networks and Artificial Intelligence》选记

    一.Training of a Single-Layer Neural Network 1 Delta Rule Consider a single-layer neural network, as ...

  3. [C1W4] Neural Networks and Deep Learning - Deep Neural Networks

    第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 目前为止我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向 ...

  4. [C1W3] Neural Networks and Deep Learning - Shallow neural networks

    第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 神经网络概述(Neural Network Overview) 本周你将学习如何实现一个神经网络.在我们深入学习具体技术之前,我 ...

  5. Paper Reading - Sequence to Sequence Learning with Neural Networks ( NIPS 2014 )

    Link of the Paper: https://arxiv.org/pdf/1409.3215.pdf Main Points: Encoder-Decoder Model: Input seq ...

  6. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks论文阅读

    论文下载 作者(三位Google大佬)一开始提出DNN的缺点,DNN不能用于将序列映射到序列.此论文以机器翻译为例,核心模型是长短期记忆神经网络(LSTM),首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列 ...

  7. Coursera, Deep Learning 1, Neural Networks and Deep Learning - week4, Deep Neural Networks

    Deep Neural Network Getting your matrix dimention right 选hyper-pamameter 完全是凭经验 补充阅读: cost 函数的计算公式: ...

  8. Coursera, Deep Learning 1, Neural Networks and Deep Learning - week1, Introduction to deep learning

    整个deep learing 系列课程主要包括哪些内容 Intro to Deep learning

  9. Coursera, Deep Learning 1, Neural Networks and Deep Learning - week3, Neural Networks Basics

    NN representation 这一课主要是讲3层神经网络 下面是常见的 activation 函数.sigmoid, tanh, ReLU, leaky ReLU. Sigmoid 只用在输出0 ...

随机推荐

  1. MySQL 什么是索引？

    该文为< MySQL 实战 45 讲>的学习笔记,感谢查看,如有错误,欢迎指正 一.索引简介 索引就类似书本的目录,作用就是方便我们更加快速的查找到想要的数据. 索引的实现方式比较多,常见 ...

  2. ansible基本使用（一）

    ansible是什么? ansible是新出现的自动化运维工具,基于Python开发,集合了众多运维工具(puppet.chef.func.fabric)的优点,实现了批量系统配置.批量程序部署.批量 ...

  3. 高级UI组件

    1.进度条 (1).圆形进度条(一般默认为圆形进度条) <ProgressBar android:layout_width="wrap_content" android:la ...

  4. java设计模式学习笔记--浅谈设计模式

    设计模式的目的 编写软件的过程中,程序员面临着来自耦合性,内聚性以及可维护性,可扩展性,重用性,灵活性等多方面的挑战.设计模式为了让程序具有更好的 1.代码重用性(即:相同功能的代码,不用多次编写) ...

  5. Mysql-分库分区分表

    大数据-分表分区分库问题集:1.分表时两张表的数据都一样么?如果一样,只是降低了表的访问量,但是如果数据多了还是没有提高查询的效率答:分表是对一张表中的数据按照某种规则进行拆分到三张表中,三张表的所有 ...

  6. #AcWing系列课程Level-2笔记——2. 归并排序算法

    归并排序算法 编写归并排序,记住下面的思路,代码也就游刃有余了! 1.首先确定数组的中间位置的分界点(下标),也就是mid=(left+right)>>1,分成left,right两段. ...

  7. 纪中17日T2 2322. capacitor

    2322. capacitor (File IO): input:capacitor.in output:capacitor.out 题目描述 输入 输出 样例输入 样例输出 数据范围限制 Solut ...

  8. Origin-作图相关

    1.跨越缺失数据连接直线

  9. 【新人赛】阿里云恶意程序检测 -- 实践记录 11.24 - word2vec模型 + xgboost

    使用word2vec训练词向量 使用word2vec无监督学习训练词向量,输入的是训练数据和测试数据,输出的是每个词的词向量,总共三百个词左右. 求和:然后再将每行数据中的每个词的词向量加和,得到每行 ...

  10. linux 多并发 连接限制修改

    1. 修改 ulimit -a 查看 open files 表示单个用户能打开的最大句柄  如果开发的高并发当个进程打开的句柄需要很大. 修改/etc/security/limits.conf 里面有 ...