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新手教程之：循环网络和LSTM指南 (A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs)

新手教程之:循环网络和LSTM指南 (A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs) 本文翻译自:http://deeplearning4j.org/lstm.html 其他相关教程: 1. 深度神经网络简介 http://deeplearning4j.org/zh-neuralnet-overview 2. 卷积网络 http://deeplearning4j.org/zh-convolutionalnets 目录: 1. 前向传播网络…

论文笔记之：Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了…

论文笔记之：UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS  ICLR 2016  摘要:近年来 CNN 在监督学习领域的巨大成功 和 无监督学习领域的无人问津形成了鲜明的对比,本文旨在链接上这两者之间的缺口.提出了一种 deep convolutional generative adversarial networks (DCGANs),that have certai…

Recurrent Neural Network Language Modeling Toolkit代码学习

Recurrent Neural Network Language Modeling Toolkit  工具使用点击打开链接 本博客地址:http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/38385471 依照训练的进度学习代码: RNN训练过程(摘自Mikolov的博士论文): 1. Set time counter t = 0, initialize state of the neurons in the hidden layer s(t)…

Empirical Analysis of Beam Search Performance Degradation in Neural Sequence Models

Empirical Analysis of Beam Search Performance Degradation in Neural Sequence Models  2019-06-13 10:28:44 Paper: [abs] [Download PDF][Supplementary PDF] Eldan Cohen, Christopher Beck ; PMLR 97:1290-1299 1. Background and Motivation: Beam search 是一种常用在…

Empirical Evaluation of Speaker Adaptation on DNN based Acoustic Model

DNN声学模型说话人自适应的经验性评估 年3月27日 发表于:Sound (cs.SD); Computation and Language (cs.CL); Audio and Speech Processing (eess.AS)     说话人自适应时从说话人无关模型中估计一个说话人相关的声学模型,以减小训练集与测试集由于说话人差异导致的不匹配.     已经出现了许多DNN自适应方法,但是缺乏实验比较.     声学模型采用TDNN-LSTM声学模型.     自适应源时标准中文普通话声…

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…

RNN（2） ------ “《A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning》RNN综述性论文讲解”（转载）

原文链接:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/51225065 一.论文所解决的问题 现有的关于RNN这一类网络的综述太少了,并且论文之间的符号并不统一,本文就是为了RNN而作的综述 二.论文的内容 (0)整体一览 由前馈神经网络->RNN的早期历史以及发展->现代RNN的结构->现代RNN的应用 (1)前馈神经网络   图1 一个神经元     图2 一个神经网络 传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归,但是这些都是假设数据之间…

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…