1. AutoEncoder介绍 2. Applications of AutoEncoder in NLP 3. Recursive Autoencoder(递归自动编码器) 4. Stacked AutoEncoder(堆栈自动编码器) 1. 前言 今天主要介绍用在NLP中比较常见的AutoEncoder的模型,Recursive Autoencoders(递归自动编码模型).这篇文章主要讨论RAE在序列化的数据中,如何把数据降维并且用向量表示. 2. 矩阵表示 假设我们有一个矩阵\(L\)…

一.源代码下载 代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained mode…

经验tips: Recursion is the best friend of tree-related problems. 一是只要遇到字符串的子序列或配准问题首先考虑动态规划DP,二是只要遇到需要求出所有可能情况首先考虑用递归. 93 - restore IP address 注: A.在return条件之前先判断valid的条件 1, max bits per partition[size() - startIndex <= (4 - parts) * 3] 2, min bit per…

https://reacttraining.com/react-router/web/example/recursive-paths import React from 'react' import { BrowserRouter as Router, Route, Link } from 'react-router-dom' const PEEPS = [ { id: 0, name: 'Michelle', friends: [ 1, 2, 3 ] }, { id: 1, name: 'Se…

递归应用 1.理解 百科:一种计算过程,如果其中每一步都要用到前一步或前几步的结果,称为递归的: 理解:函数调用自己的过程,这类函数处理的事情具有重复性,处理此类实行可用while或者for,但结构上不够简便: 关注项: 1)如果采用递归求解一个重复过程的结果,需要知道何时结束,不能一直调用自己,所以引用了“基线条件”和“递归条件”:当满足基线条件时停止调用函数本身,结束递归: 2)递归过程数据调用采用“栈”的形式,即先进后出: 扩展: D&C(Divide and Conquer)分而治之:一…

Representation learning : 表征学习,端到端的学习 pre-specified  预先指定的 demonstrate  论证;证明,证实;显示,展示;演示,说明 attempt  vt.尝试;试图 n. 进攻;尝试,冲击 distilled  adj.由蒸馏得来的 v.蒸馏( distil的过去式和过去分词 );从…提取精华 relevant  adj.有关的,中肯的;相关联的;确切的;有重大意义[作用]的,实质性的 phrase structures  短语结构 for…

1. AutoEncoder介绍 2. Applications of AutoEncoder in NLP 3. Recursive Autoencoder(递归自动编码器) 4. Stacked AutoEncoder(堆栈自动编码器) 1. 前言 深度学习的威力在于其能够逐层地学习原始数据的多种表达方式.每一层都以前一层的表达特征为基础,抽取出更加抽象,更加适合复杂的特征,然后做一些分类等任务. 堆叠自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)实际上就是做这样的事情,如前面的…

起源:PCA.特征提取.... 随着一些奇怪的高维数据出现,比如图像.语音,传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战. 数据维度过高,数据单调,噪声分布广,传统方法的“数值游戏”很难奏效.数据挖掘?已然挖不出有用的东西. 为了解决高维度的问题,出现的线性学习的PCA降维方法,PCA的数学理论确实无懈可击,但是却只对线性数据效果比较好. 于是,寻求简单的.自动的.智能的特征提取方法仍然是机器学习的研究重点.比如LeCun在1998年CNN总结性论文中就概括了今后机器学习模型的基本架构. 当然…

如果给定一个神经网络,我们假设其输出与输入是相同的,然后训练调整其参数,得到每一层中的权重.自然地,我们就得到了输入I的几种不同表示(每一层代表一种表示),这些表示就是特征.自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络.为了实现这种复现,自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素,就像PCA那样,找到可以代表原信息的主要成分. 具体过程简单的说明如下: 1)给定无标签数据,用非监督学习学习特征: 在我们之前的神经网络中,如第一个图,我们输入的样本是有标签的,即(input, targe…

1. AutoEncoder介绍 2. Applications of AutoEncoder in NLP 3. Recursive Autoencoder(递归自动编码器) 4. Stacked AutoEncoder(堆栈自动编码器) 1. 前言 深度学习是机器学习的一个分支,它设计大量的学习函数和概念模型.大多数机器学习需要大量的人工筛选的特征作为输入,通常特征筛选需要对数据的意义有深入的了解.并且一个能很好的适用于一组数据的特征可能并不使用于其他数据集.深度学习算法在不同层次上对数据进…