http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN,在机器翻译.文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用.本节中,我们将讨论如何实现神经机器翻译,得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果(https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html). 关键是输入一个完整的文本序列,理解整个语义,然后输出翻译结果作为另一个序列.阅读整个序列的想法与以前

yi作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORK TUTORIAL, PART 4 – IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN WITH PYTHON AND THEANO . 本文的代码github地址 在此 .这是循环神经网络教程的第四部分,也是最后一个部分.之前的博文在此, RNN概述 利用Python,Theano实现RNN

Character level language model - Dinosaurus land 为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名字,并随机生成新的名字. 任务清单: 如何存储文本数据,以便使用RNN进行处理. 如何合成数据,通过采样在每个time step预测,并通过下一个RNN-cell unit. 如何构建字符级文本,生成循环神经网络(RNN). 为什么梯度修剪(clipping the gradients)很重要? import numpy as np imp

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少

http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相连接并进行计算,在外界信息的基础上,改变内部的结构,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模. 神经网络由大量的节点和之间的联系构成,负责传递信息和加工信息,神经元也

解决TF升级到1.5之后seq2seq.py出现的引用报错: 1.4时候使用rnn_cell_impl的_Linear没有问题的,TF升级到1.5之后这一行就运行不过去了,查到的方法是引用core_rnn_cell下的_Linear. from tensorflow.contrib.rnn.python.ops import core_rnn_cell from tensorflow.python.framework import dtypes from tensorflow.python.fr

Character level language model - Dinosaurus land Welcome to Dinosaurus Island! 65 million years ago, dinosaurs existed, and in this assignment they are back. You are in charge of a special task. Leading biology researchers are creating new breeds of

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" import random, time, os, decoder from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import pdb import decoder import random ''' 在汉字ocr项目中,利用基于attention的enco

from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584177164196579663&wfr=spider&for=pc seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的向量,decode意思是将输入

按照上节步骤, TensorFlow 默认安装在 /usr/lib/python/site-packages/tensorflow/ (也有可能是 /usr/local/lib……)下,查看目录结构: # tree -d -L 3 /usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/ /usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/ ├── contrib │   ├── bayesflow │   │   └── py

深度学习模型-自动编码器(AE),就是一个神经网络的映射函数,f(x)——>y,把输入的一个原始信号,如图像.声音转换为特征. 大纲: 自动编码器的基本思想 网络结构 损失函数与训练算法 实际使用 去燥自动编码器 稀疏编码 收缩自动编码器 多层编码器 本集总结 自动编码器的基本思想: 人工神经网络实现的是一个向量X映射为另一个向量Y(Rn——>Rm,m<<n),通过多层复合函数来实现,Y一般设置为样本标签向量label.AE把Y设置为从原始数据X提取出的特征向量,如X是一个高维的图

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  本篇是在之前两篇基础上接着写的: 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记(理论篇) 从头构建循环神经网络RNN的向前传播(rnn in pure python) 也可以不看,如果以下有看不懂的,再回过头来看上面两篇也行. ​ 前言 目录 阀门和状态描述 LSTM cell LSTM整个过程 需要理解: 遗忘门,更新门,输出门的作用是什么,它们是怎么发挥作用的. 单元状态 cell state 是如何来选择性保留信息. 下面这张图将示意LSTM的操作. LSTM单元,它

目录 1 问题设置 1.1 数据集和预处理 1.2 概览整个模型 2. 创建模型模块 2.1 在优化循环中梯度裁剪 2.2 采样 3. 构建语言模型 3.1 梯度下降 3.2 训练模型 4. 结论     本文是DeepLearning.ai的第五门课作业: Character level language model - Dinosaurus Island   1 问题设置   欢迎来到恐龙岛! 6500万年前,恐龙就已经存在,并且在这种任务下它们又回来了.你负责一项特殊任务.领先的生物学研究

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址 在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码

深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新ing) NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念) NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·贰(RNN+Attention base) NLP机器翻译深度学习实战课程·叁(CNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·肆(Self-Atte

本文系qitta的文章翻译而成,由renzhe0009实现.转载请注明以上信息,谢谢合作. 本文主要讲解以recurrent neural network为主,以及使用Chainer和自然语言处理其中的encoder-decoder翻译模型. 并将英中机器翻译用代码实现. Recurrent Neural Network 最基本的recurrent neural network(RNN),像下面的图一样,最典型的是追加3层神经网络隐含层的反馈.   这是非常简单的模型,本文接下来介绍的翻译模型就

一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测. 本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的当前位有关, 还与上一位的进位有关. 词语的含义与上下文有关, 未来的状态不仅与当前相关还与历史状态相关. 因为这种性质, RNN非常适合自然语言处理和时间序列分析等任务. RNN与前馈神经网络最大的不

catalogue . 引言 . LSTM NETWORKS . LSTM 的变体 . GRUs (Gated Recurrent Units) . IMPLEMENTATION GRUs 0. 引言 In this post we’ll learn about LSTM (Long Short Term Memory) networks and GRUs (Gated Recurrent Units).  LSTMs were first proposed in 1997 by Sepp Ho

1. 注意力模型 1.2 注意力模型概述 注意力模型(attention model)是一种用于做图像描述的模型.在笔记6中讲过RNN去做图像描述,但是精准度可能差强人意.所以在工业界,人们更喜欢用attention model. 结合下图,先简单地讲一下,注意力模型的运作原理. 第一步:进来一张图片 第二步:图片进入卷积神经网络,进行前向运算,将某个卷积层的结果输出.注意,上一个笔记中讲的RNN做图像描述,用的是全链接层的输出.至于说哪个层的输出好,没法下结论,这个需要去不同的场景中做实验比较