【Learning to Rank Short Text Pairs with Convolutional Deep Neural Networks（paper）】的更多相关文章

Learning to Rank Short Text Pairs with Convolutional Deep Neural Networks（paper）

本文重点: 和一般形式的文本处理方式一样,并没有特别大的差异,文章的重点在于提出了一个相似度矩阵 计算过程介绍: query和document中的首先通过word embedding处理后获得对应的表示矩阵 利用CNN网络进行处理获得各自的feature map,接着pooling后获得query对应的向量表示Xq和document的向量Xd 不同于传统的Siamense网络在这一步利用欧式距离或余弦距离直接对Xq和Xd进行相似性计算后预测结果,网络采用一个相似矩阵来计算Xq和Xd的相似度,然后…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（译文）转载

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton 摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,来将在ImageNet LSVRC-2010大赛中的120万张高清图像分为1000个不同的类别.对测试数据,我们得到了top-1误差率37.5%,以及top-5误差率17.0%,这个效果比之前最顶尖的都要好得多.该神经网络有…

IMAGENT CLASSIFICATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS（翻译）

0 - 摘要  我们训练了一个大型的.深度卷积神经网络用来将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万高分辨率的图像分为1000个不同的类别.在测试集上,我们在top-1和top-5上的错误率分别为37.5%和17.0%,这比当前最好的技术好得多.这个拥有6000万参数和65万神经元的神经网络,由5个卷积层构成(其中有一些后接有池化层)和3个全连接层以及最后一个1000类别的softmax层.为了使得训练更加快速,我们使用非饱和神经元以及一个高效的GPU卷积操作实现.为了降低全连接层…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 4 - Key concepts on Deep Neural Networks（第四周 测验 – 深层神经网络）

Week 4 Quiz - Key concepts on Deep Neural Networks(第四周 测验 – 深层神经网络) \1. What is the "cache" used for in our implementation of forward propagation and backward propagation?(在实现前向传播和反向传播中使用的"cache"是什么?) [ ]It is used to cache the interme…

(Deep) Neural Networks (Deep Learning) , NLP and Text Mining

(Deep) Neural Networks (Deep Learning) , NLP and Text Mining 最近翻了一下关于Deep Learning 或者 普通的Neural Network在NLP以及Text Mining方面应用的文章,包括Word2Vec等,然后将key idea提取出来罗列在了一起,有兴趣的可以下载看看: http://pan.baidu.com/s/1sjNQEfz 我没有把一些我自己的想法放到里面,大家各抒己见,多多交流. 下面简单概括一些其中的几篇p…

（转）Understanding, generalisation, and transfer learning in deep neural networks

Understanding, generalisation, and transfer learning in deep neural networks FEBRUARY 27, 2017   This is the first in a series of posts looking at the ‘top 100 awesome deep learning papers.’ Deviating from the normal one-paper-per-day format, I’ll ta…

This instability is a fundamental problem for gradient-based learning in deep neural networks. vanishing exploding gradient problem

The unstable gradient problem: The fundamental problem here isn't so much the vanishing gradient problem or the exploding gradient problem. It's that the gradient in early layers is the product of terms from all the later layers. When there are many…

【论文阅读】Clustering Convolutional Kernels to Compress Deep Neural Networks

文章:Clustering Convolutional Kernels to Compress Deep Neural Networks 链接:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Sanghyun_Son_Clustering_Kernels_for_ECCV_2018_paper.pdf 这篇文章主要是研究模型的压缩和加速.其他的文章大多数都只研究网络结构中的冗余参数或影响不大的结构,用剪枝的方法来压缩模型.作者从另一个方…

[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传播,还有逻辑回归,并且你还学到了向量化,这在随机初始化权重时是很重要.本周所要做的是把这些理念集合起来,就可以执行你自己的深度神经网络. 严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络,浅与深仅仅是指一种程度.有一个隐藏层的神经网络,就是一个两层神经网络.当我们算神经网络的层数时,我们不算输入层,我们只…

Coursera Deep Learning 2 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week1, Assignment(Initialization)

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Initialization Welcome to the first assignment of "Improving Deep Neural Networks". Training your neural network requires specifying an initial value of the weights. A well chosen initialization method will help…

论文阅读笔记三十五：R-FCN:Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks（CVPR2016）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.06409 开源代码:https://github.com/PureDiors/pytorch_RFCN 摘要 提出了基于区域的全卷积网络,用于精确高效的目标检测,相比于基于区域的检测器(Fast/Faster R-CNN),这些检测器重复的在子区域进行数百次计算,而本文在整张图像上进行共享计算.因此,本文提出了基于位置敏感分数图用于解决图像分类中的平移不变性及目标检测中的平移可变性之间的矛盾.将图像分类网络处理为全卷积网络用于目标…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第四周（Deep Neural Networks） —— 3.Programming Assignments: Deep Neural Network - Application

Deep Neural Network - Application Congratulations! Welcome to the fourth programming exercise of the deep learning specialization. You will now use everything you have learned to build a deep neural network that classifies cat vs. non-cat images. In…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第四周（Deep Neural Networks）—— 0.学习目标

Understand the key computations underlying deep learning, use them to build and train deep neural networks, and apply it to computer vision. 学习目标 See deep neural networks as successive blocks put one after each other Build and train a deep L-layer Ne…

[译]深度神经网络的多任务学习概览(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 3 - Shallow Neural Networks（第三周测验 - 浅层神 经网络）

Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check all that apply.) Notice that I only list correct options(以下哪一项是正确的?只列出了正确的答案) [ ]…

【LeetCode】373. Find K Pairs with Smallest Sums 解题报告（Python）

[LeetCode]373. Find K Pairs with Smallest Sums 解题报告(Python) 标签: LeetCode 题目地址:https://leetcode.com/problems/find-k-pairs-with-smallest-sums/description/ 题目描述: You are given two integer arrays nums1 and nums2 sorted in ascending order and an integer k…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)总结——2、Deep Neural Networks

Deep L-layer neural network 1 - General methodology As usual you will follow the Deep Learning methodology to build the model: 1). Initialize parameters / Define hyperparameters 2). Loop for num_iterations: a. Forward propagation b. Compute cost func…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第四周（Deep Neural Networks）——2.Programming Assignments: Building your Deep Neural Network: Step by Step

Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your third programming exercise of the deep learning specialization. You will implement all the building blocks of a neural network and use these building blocks in the next assignment to bui…

[C2W1] Improving Deep Neural Networks : Practical aspects of Deep Learning

第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning) 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 本周,我们将继续学习如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习.第一周,我们首先说说神经网络机器学习中的问题,然后是随机失活神经网络,还会学习一些确保神经网络正确运行的技巧,带着这些问题,我们开始今天的课程. 在配置训练.验证和测试数据集的过程中做…

Combining STDP and Reward-Modulated STDP in Deep Convolutional Spiking Neural Networks for Digit Recognition

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 灵长类视觉系统激发了深度人工神经网络的发展,使计算机视觉领域发生了革命性的变化.然而,这些网络的能量效率比它们的生物学对应体要低得多,而且它们通常使用反向传播进行训练,这是非常需要数据的.为了解决这些限制,我们使用了深度卷积脉冲神经网络(DCSNN)和延迟编码方案.我们将最低层的脉冲时序依赖可塑性(STDP)和最高层的奖励调节STDP(R-STDP)结合起来训练.简而言之,在R-STDP中,正确(错误)决策导致STD…

Coursera Deep Learning 2 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week2, Assignment(Optimization Methods)

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. 请不要ctrl+c/ctrl+v作业. Optimization Methods Until now, you've always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost. In this notebook, you will learn more advanced optimization methods that can spee…

Coursera Deep Learning 2 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week1, Assignment(Gradient Checking)

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Gradient Checking Welcome to the final assignment for this week! In this assignment you will learn to implement and use gradient checking. You are part of a team working to make mobile payments available globally, and…

论文阅读笔记三十八：Deformable Convolutional Networks（ECCV2017）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1703.06211 开源项目:https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 摘要 卷积神经网络由于其构建时固定的网络结构,因此只能处理模型的几何变换问题.本文主要介绍了两种增强CNN模型变换的模型,称为可变形卷积及可变形RoI pooling.二者都基于一种思路,通过额外增加模型的偏移及根据目标任务对此偏移量进行学习来增强空间采样位置.新模型可以取代CNN中的原有模型,可以通过反向传播算法进…

课程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)，第一周（Practical aspects of Deep Learning） —— 4.Programming assignments:Gradient Checking

Gradient Checking Welcome to this week's third programming assignment! You will be implementing gradient checking to make sure that your backpropagation implementation is correct. By completing this assignment you will: - Implement gradient checking…

Sublime Text几款常用插件及用法（前端）

一.Sublime3下载 百度搜索sublime text3,出现如图: 2.然后点击进去下载: 或者https://pc.qq.com/detail/0/detail_10140.html这里下载 3.小编电脑64位,选择下载Win64位安装程序: 二.可以安装package control组件,然后直接在线安装: 按Ctrl+`调出console(注:避免热键冲突) 粘贴以下代码到命令行并回车:       Sublime Text 3: import urllib.request,os;…

吴恩达《深度学习》-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-第一周：深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) -课程笔记

第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 创建新应用的过程中,不可能从一开始就准确预测出一些信息和其他超级参数,例如:神经网络分多少层:每层含有多少个隐藏单元:学习速率是多少:各层采用哪些激活函数.应用型机器学习是一个高度迭代的过程. 从一个领域或者应用领域得来的直觉经验,通常无法转移到其他应用领域,最佳决策取决于 所拥有的数据量,计算机配置中输入特征的数量,…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-Week 1 - Practical aspects of deep learning（第一周测验 - 深度学习的实践）

Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践) \1. If you have 10,000,000 examples, how would you split the train/dev/test set? (如果你有 10,000,000 个样本,你会如何划分训练/开发/测试集?) [ ]98% train . 1% dev . 1% test(训练集占 98% , 开发集占 1% , 测试集占 1%) 答案…

tkinter中text文本与scroll滚动条控件（五）

text与scroll控件 import tkinter wuya = tkinter.Tk() wuya.title("wuya") wuya.geometry("300x200+10+20") # 创建文本框text,设置宽度100,high不是高度,是文本显示的行数设置为3行 text = tkinter.Text(wuya, width=') text.pack() # 设置文本框内容 txt = 'China urges the U.S. to abide…

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization（第一周）深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning)

1. Setting up your Machine Learning Application 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 1.2 Bias/Variance(偏差和方差) 高偏差(high bias)称为"欠拟合"(underfitting), 练集误差与验证集误差都高. 高方差(high variance)称为过拟合(overfitting), 训练集误差很低而验证集误差很高. 1.3 Basic "recipe"…

Coursera Deep Learning 2 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week3, Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks

Tuning process 下图中的需要tune的parameter的先后顺序, 红色>黄色>紫色,其他基本不会tune. 先讲到怎么选hyperparameter, 需要随机选取(sampling at random) 随机选取的过程中,可以采用从粗到细的方法逐步确定参数 有些参数可以按照线性随机选取, 比如 n[l] 但是有些参数就不适合线性的sampling at radom, 比如 learning rate α,这时可以用 log Andrew 很幽默的讲到了两种选参数的实际场景…