Recurrent Neural Networks(RNN) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件推断后续的事件. RNN 解决了这个问题.…

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl…

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目[转] 2017-02-19 20:09 334人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: deeplearning(28) from: https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow Star…

github上热门深度学习项目 项目名 Stars 描述 TensorFlow 29622 使用数据流图进行可扩展机器学习的计算. Caffe 11799 Caffe:深度学习的快速开放框架. [Neural Style](https://github.com/jcjohnson/neural-style) 10148 火炬实现神经风格算法. Deep Dream 9042 深梦. Keras 7502 适用于Python的深度学习库.Convnets,递归神经网络等等.在Theano和Tens…

https://www.jianshu.com/p/854d111670b6 纯干货:深度学习实现之空间变换网络-part1 在第一部分中,我们主要介绍了两个非常重要的概念:仿射变换和双线性插值,并了解到这两个概念对于理解空间变换网络(Spatial Transformer Networks)非常重要. 在这篇文章中,我们将详细介绍一篇空间变压器网络这一论文——Go ogle Deepmind的研究人员Max Jaderberg,Karen Simonyan,Andrew Zisserman和K…

情感分析简介   文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用,也是一个有趣的基本任务,尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类.它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析.处理.归纳和推理的过程.   本文将介绍情感分析中的情感极性(倾向)分析.所谓情感极性分析,指的是对文本进行褒义.贬义.中性的判断.在大多应用场景下,只分为两类.例如对于"喜爱"和"厌恶"这两个词,就属于不同的情感倾向.   本文将详细介绍如何使用深度学习…

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…

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…

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…

原文:https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning 项目名称 Stars 项目介绍 TensorFlow 29622 使用数据流图计算可扩展机器学习问题. Caffe 11799 Caffe是一个高效的开源深度学习框架. Neural Style 10148 Torch实现的神经网络算法. Deep Dream 9042 Deep Dream,一款图像识别工具. Keras 7502 一款Python实现的深度学习库,包括卷积神经网络.递归神经…