Neural Turing Machine - 神经图灵机 论文原文地址: http://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf 一般的神经网络不具有记忆功能,输出的结果只基于当前的输入:而LSTM网络的出现则让网络有了记忆:能够根据之前的输入给出当前的输出.但是,LSTM的记忆程度并不是那么理想,对于比较长的输入序列,LSTM的最终输出只与最后的几步输入有关,也就是long dependency问题,当然这个问题可以由注意力机制解决,然而却不能从根本上解决长期记忆的问题,原因是…

最近学习了一篇ACL会议上的文章,讲的是做一个短文对话的神经反映机, 原文: 会议:ACL(2015) 文章条目:    Lifeng Shang, Zhengdong Lu, Hang Li: Neural Responding Machine for Short-Text Conversation. 1577-1586 写下学习笔记: 拓展:Attention Model 注意力模型,本文中提到所采用的Encoder-Decoder框架. 可以把它看作适合处理由一个句子(或篇章)生成另外一个…

Neural Turing Machines-NTM系列(一)简述 NTM是一种使用Neural Network为基础来实现传统图灵机的理论计算模型.利用该模型.能够通过训练的方式让系统"学会"具有时序关联的任务流. 论文:http://arxiv.org/abs/1410.5401 中文翻译:p=60" target="_blank">http://www.dengfanxin.cn/?p=60 ppt:http://llcao.net/cu-de…

1. 前言 本文介绍一种无监督的机器翻译的模型.无监督机器翻译最早是<UNSUPERVISED NEURAL MACHINE TRANSLATION>提出.这个模型主要的特点,无需使用平行语料库,使用去噪和回译的步骤构建NMT系统. 2018年Facebook人工智能实验室再次公布了有关无监督神经网络翻译的最新模型<Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation>,相当于用 10 万个参考译文训练过的监督模型.&…

近期,Google Deep Mind团队提出了一个机器学习模型,并起了一个特别高大上的名字:神经网络图灵机,我为大家翻译了这篇文章,翻译得不是特别好,有些语句没读明白,欢迎大家批评指正  原论文出处:http://arxiv.org/pdf/1410.5401v1.pdf. 版权所有,禁止转载. 神经网络图灵机 Alex Graves gravesa@google.comGreg Wayne gregwayne@google.comIvo Danihelka danihelka@google.…

图灵机,又称图灵计算.图灵计算机,是由数学家阿兰·麦席森·图灵(1912-1954)提出的一种抽象计算模型,即将人们使用纸笔进行数学运算的过程进行抽象,由一个虚拟的机器替代人们进行数学运算. 所谓的图灵机就是指一个抽象的机器,它有一条无限长的纸带,纸带分成了一个一个的小方格,每个方格有不同的颜色(黑色:1,白色:0).有一个机器头在纸带上移来移去.机器头有一组内部状态,还有一些固定的程序.在每个时刻,机器头都要从当前纸带上读入一个方格信息,然后结合自己的内部状态查找程序表,根据程序输出信息到纸带…

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM…

1. 从一个栗子开始 - Slot Filling 比如在一个订票系统上,我们的输入 "Arrive Taipei on November 2nd" 这样一个序列,我们设置几个槽位(Slot),希望算法能够将关键词'Taipei'放入目的地(Destination)槽位, 将November和2nd放入到达时间(Time of Arrival)槽位,将Arrive和on放入其他(Other)槽位,实现对输入序列的一个归类,以便后续提取相应信息. 用前馈神经网络(Feedforward…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…