【深度学习篇】---CNN和RNN结合与对比，实例讲解

[转] 用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…

深度学习入门: CNN与LSTM(RNN)

1. 理解深度学习与CNN: 台湾李宏毅教授的入门视频<一天搞懂深度学习>:https://www.bilibili.com/video/av16543434/ 其中对CNN算法的矩阵卷积运算:矩阵1与矩阵2相同位置上的元素进行相乘,再将所有乘积求和,得到卷积矩阵的对应元素值. https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/6922612 https://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/72723…

深度学习之循环神经网络RNN概述，双向LSTM实现字符识别

深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和分类.它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出,然后不断地重复这个过程.后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训练得到网络的权重.RNN比CNN更加彻底的是,CNN通过卷积运算共享权重从而减少计算量,而RNN…

深度学习之 cnn 进行 CIFAR10 分类

深度学习之 cnn 进行 CIFAR10 分类 import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms from torchvision.transforms import ToPILImage show = ToPILImage() import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F transform = transfo…

深度学习篇——Tensorflow配置（傻瓜安装模式）

前言如果你是一个完美主义者,那么请绕过此文,请参考<深度学习篇——Tensorflow配置(完美主义模式)> 安装 pip install tensorflow ok,只要不报错,安装就完成了,就可以用了. 错误填坑(不断更新) 1.pip错误:TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding' 解决办法:输入命令 conda install -c anaconda html5lib 然后 co…

【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用

[深度学习]CNN 中 1x1 卷积核的作用最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候,都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核,起初的时候,对这个做法很是迷惑,这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3 ,那么,1x1 的卷积核有什么意义呢? 最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了. 他们在论文中解释,大概有下面 2 个意义. 1.增加网络的深度这个就比较好理解…

【深度学习篇】---CNN和RNN结合与对比，实例讲解

一.前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比. 二.CNN与RNN对比 1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2.相同点: 2.1. 传统神经网络的扩展. 2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新. 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接. 3.不同点 3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 …

用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

PyTorch中使用深度学习（CNN和LSTM）的自动图像标题

介绍深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶…

深度学习：浅谈RNN、LSTM+Kreas实现与应用

主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍,了解什么是RNN,RNN的1对N.N对1的结构,什么是LSTM,以及LSTM中的三门(input.ouput.forget),后续将利用深度学习框架Kreas,结合案例对LSTM进行进一步的介绍. 一.RNN的原理 RNN(Recurrent Neural Networks),即全称循环神经网络,它是一种对序列型的数据进行建模的深度模型.如图1.1所示. 图1.1 1.其中为序列数据.即神经网络的输入,例如nlp中,X1可以看作第一个单词.…

[学习笔记] CNN与RNN方法结合

CNN与RNN的结合问题前几天学习了RNN的推导以及代码,那么问题来了,能不能把CNN和RNN结合起来,我们通过CNN提取的特征,能不能也将其看成一个序列呢?答案是可以的. 但是我觉得一般直接提取的特征喂给哦RNN训练意义是不大的,因为RNN擅长处理的是不定长的序列,也就是说,seq size是不确定的,但是一般图像特征的神经元数量都是定的,这个时候再接个rnn说实话意义不大,除非设计一种结构可以让网络不定长输出.(我的一个简单想法就是再设计一条之路去学习一个神经元权重mask,按照规则过滤…

angular指令深度学习篇

angular指令深度学习-过滤器 limitTo ... <body ng-app="app" > <div ng-controller="myCtr"> {{data|limitTo:2:1}}  ... angular.module("app", []) .controller("myCtr", ["$sco…

【深度学习篇】--神经网络中的调优一，超参数调优和Early_Stopping

一.前述调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但…

使用Keras进行深度学习：（六）LSTM和双向LSTM讲解及实践

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 介绍长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络,最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出,设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题,让记住长期信息成为神经网络的默认行为,而不是需要很大力气才能学会. 目录 RNN的长期依赖问题 LSTM原理讲解双向LSTM原理讲解 Ker…

【深度学习篇】--神经网络中的池化层和CNN架构模型

一.前述本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最…

深度学习篇——Tensorflow-GPU配置

tensoflow-gpu安装对于python 3.5和3.6的童鞋们而言,安装tensorflow其实并不难,因为我们可以通过pip直接安装. 不过,第一要求你安装的python是64位的,如下图所示,注意划黄色线的部分. python 位数确定第二,通过pip安装的话,有一个缺点,那就是会造成cpu的算力不够,因为缺少两个C的库,不过没有影响的.如果你是一个完美主义者,那么就只能通过Bazel方式源码安装Tensorflow了.详细过程我之后会发布相关文章,可以留意一下☺. pip 安装…

【深度学习篇】--Windows 64下tensorflow-gpu安装到应用

一.前述一直以为自己的笔记本不支持tensflow-gpu的运行,结果每次运行模型都要好久.偶然间一个想法,想试试自己的笔记本,结果竟然神奇的发现能用GPU.于是分享一下安装步骤. 二.具体因为版本之间有严格的对应关系,所以本文就将自己使用的版本对应分享如下,亲测可以成功!!首先查看下自己的显卡是否支持GPU,以下连接可以查看是否支持. https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 1.安装Anaconda 3.5版本,并配置好环境变量. 链接如下:https…

深度学习原理与框架-RNN网络框架-LSTM框架 1.控制门单元 2.遗忘门单元 3.记忆门单元 4.控制门单元更新 5.输出门单元 6.LSTM网络结构

LSTM网络是有LSTM每个单元所串接而成的, 从下面可以看出RNN与LSTM网络的差异, LSTM主要有控制门单元和输出门单元组成控制门单元又是由遗忘门单元和记忆门单元的加和组成. 1.控制门单元, 与最后的输出层做相乘操作,决定什么样的信息会被保留 2.遗忘门单元:上一层的控制门单元Ct-1直接与ft进行相乘操作,决定什么样的信息会被遗弃 3.记忆门单元: 将输入的结果it 与新数据形成的控制参数,进行相乘操作,决定什么样的数据会被保留 4.控制门单元的更新操作Ct, 即将记忆门单元和遗…

深度学习原理与框架-RNN网络架构-RNN网络 1.RNN的前向传播 2.RNN的反向传播

对于神经网络而言,每一个样本的输入与输入直接都是独立的,即预测的结果之间并没有联系而对于RNN而言:不仅仅是有当前的输入,而且上一层的隐藏层也将进行输入,用于进行结果的预测.因此每一个输入都与之前的输入可以通过隐藏层的输入而产生联系. 这种特性在自然语言的处理中使用较广,即当前输入预测下一个词,与上一层隐藏层的传入有关 RNN的前向传播比如预测ot结果,即输入xt,预测下一个词的结果即为ot, st表示的是当前隐藏层的个数,V表示将st进行np.argmax求得预测类别, 使用softmax…

【深度学习篇】--Seq2Seq模型从初识到应用

一.前述架构: 问题: 1.压缩会损失信息 2.长度会影响准确率解决办法: Attention机制:聚焦模式 “高分辨率”聚焦在图片的某个特定区域并以“低分辨率”,感知图像的周边区域的模式.通过大量实验证明,将attention机制应用在机器翻译,摘要生成,阅读理解等问题上,取得的成效显著. 比如翻译:“”知识”只是聚焦前两个字. 每个C取不同的概率和值: Bucket机制: 正常情况要对所有句子进行补全,Bucket可以先分组,再计算.比如第一组计算输入[0-10],输出[0-10].…

Nginx详解二十四：Nginx深度学习篇之灰度发布

实战场景 - 灰度发布灰度发布的作用:按照一定的关系区别,分部分的代码进行上线,使代码的发布能平滑过渡上线实现方式: 1.用户的信息cookie等信息区别 2.根据用户的IP地址安装memcached:yum -y install memcached 准备好两个tomcat,9090代表生产环境,8080代表预发布环境为避免冲突,修改tomcat9090的端口号这里分别在同个tomcat/webapp/ROOT/下放了同样内容的jsp文件把8080下的jsp问价内容改一下区别于9090…

Nginx详解二十三：Nginx深度学习篇之Nginx+Lua开发环境搭建

Nginx+Lua开发环境 1.下载LuaJIT解释器wget http://luajit.org/download/LuaJIT-2.0.2.tar.gztar -zxvf LuaJIT-2.0.2.tar.gzcd LuaJIT-2.0.2make install PREFIX=/usr/local/LuaJIT /etc/profile 文件中加入环境变量export LUAJIT_LIB=/usr/local/LuaJIT/libexport LUAJIT_INC=/usr/local/…

Nginx详解二十二：Nginx深度学习篇之Lua解释器安装及基础语法

解释器 Lua:Lua是一个简洁.轻量.可扩展的脚本语言 Nginx+Lua优势充分的结合Nginx的并发处理epoll优势的Lua的轻量实现简单的功能切高并发的场景安装Lua 1.安装解释器:yum install lua 2.运行第一种运行方式: 第二种运行方式: Lua的基础语法 1.注释:--行注释--[[ 块注释 --]] 2.变量a = 'alo\n123"'a = "alo\n123""a = '\97lo\10\04923"'a = […

Nginx详解二十一：Nginx深度学习篇之配置苹果要求的openssl后台HTTPS服务

配置苹果要求的证书: 1.服务器所有的连接使用TLS1.2以上的版本(openssl 1.0.2) 2.HTTPS证书必须使用SHA256以上哈希算法签名 3.HTTPS证书必须使用RSA2048位或ECC256位以上公钥算法 4.使用前向加密技术首先看openssl版本:openssl version,为1.0.1,需要升级查看当前使用的自签算法类型:openssl x509 -noout -text -in ./jesonc.crt,使用的是sha1,位数是1024位,都不符合规定升级…

Nginx详解二十：Nginx深度学习篇之HTTPS的原理和作用、配置及优化

一.HTTPS原理和作用: 1.为什么需要HTTPS?原因:HTTP不安全1.传输数据被中间人盗用.信息泄露2.数据内容劫持.篡改 2.HTTPS协议的实现对传输内容进行加密以及身份验证对称加密:加密秘钥和解密秘钥是对等的,一样的非对称加密: HTTPS加密协议原理: 中间人伪造客户端和服务端: HTTPS的CA签名证书: 二.证书签名生成CA证书先确认环境:已经安装openssl和nginx已经编译ssl的模块生成秘钥和CA证书步骤: 步骤1.生成key秘钥步骤2.生成证书签名请求文…

Nginx详解十九：Nginx深度学习篇之进阶高级模块

这里介绍一些最新或者理解起来有一些难度的Nginx模块一.secure_link_module模块作用原理:1.制定并允许检查请求的链接的真实性以及保护资源免遭未经授权的访问2.限制链接生效周期配置语法:secure_link expression;默认状态:-配置方法:http.server.location 配置语法:secure_link_md5 expression;默认状态:-配置方法:http.server.location 二.secure_link模块实现请求资源验证首先确…

Nginx详解十八：Nginx深度学习篇之Rewrite规则

Rewrite规则可以实现对url的重写,以及重定向作用场景: 1.URL访问跳转,支持开发设计,如页面跳转,兼容性支持,展示效果等 2.SEO优化 3.维护:后台维护.流量转发等 4.安全配置语法配置语法:rewrite regex replacement [flag];默认状态:-配置方法:server.location.if如:rewrite ^(.*)$ /pages/maintain.html break; 常用的正则表达式在linux下,可以用pcretest来测试 flag…

Nginx详解十七：Nginx深度学习篇之动静分离

动静分离:通过中间件将动态请求和静态请求分离作用:分离资源,减少不必要的请求消耗,减少请求延时动静分离还有个好处就是,当动态请求的后端服务出问题了,只会影响动态的部分,静态资源不影响,照样加载如布置以下场景: 页面配置 tomcat下放一个生成随机数的页面启动tomcat 检查配置并重启 nginx -tc /etc/nginx/nginx.conf nginx -s reload -c /etc/nginx/nginx.conf 关闭动态请求:这里直接把tomcat停掉再次访问:动…

Nginx从入门到放弃-第4章深度学习篇

4-1 Nginx动静分离_动静分离场景演示 4-2 Nginx动静分离_动静分离场景演示1 4-3 Nginx的动静分离_动静分离场景演示2 4-4 Rewrite规则_rewrite规则的作用 4-5 Rewrite规则_rewrite配置语法 4-6 Rewrite规则_rewrite正则表达式 4-7 Rewrite规则_rewrite规则中的flag 4-8 Rewrite规则_redirect和permanent的区别 4-9 Rewrite规则_rewrite规则场景(1) 4-1…

深度学习----现今主流GAN原理总结及对比

原文地址:https://blog.csdn.net/Sakura55/article/details/81514828 1.GAN 先来看看公式: GAN网络主要由两个网络构成,生成网络G和辨别网络D,生成模型G的思想是将一个噪声包装成一个逼真的样本,判别模型D则需要判断送入的样本是真实的还是假的样本,即共同进步的过程,辨别模型D对样本的判别能力不断上升,生成模型G的造假能力也不断上升! 需要注意的是,生成模型G的输入是服从-1~1均匀分布的随…

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