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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network， RNN）是一類以序列（sequence）數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸（recursion）且所有節(jié)點(diǎn)（循環(huán)單元）按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recursive neural network）。
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簡述深度學(xué)習(xí)中的Attention機(jī)制
Attention機(jī)制在深度學(xué)習(xí)中得到了廣泛的應(yīng)用，本文通過公式及圖片詳細(xì)講解attention機(jī)制的計(jì)算過程及意義，首先從最早引入attention到...
2023-02-22 標(biāo)簽：機(jī)器翻譯深度學(xué)習(xí)rnn 2124 0
結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺深入理解視覺Transformer技術(shù)
一般講解transformer都會(huì)以機(jī)器翻譯任務(wù)為例子講解，機(jī)器翻譯任務(wù)是指將一種語言轉(zhuǎn)換得到另一種語言，例如英語翻譯為中文任務(wù)。
2023-02-09 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺cnnTransformer 963 0
機(jī)器視覺檢測(cè)中如何提高檢測(cè)圖像處理速度
機(jī)器視覺（Machine Vision）是人工智能領(lǐng)域中發(fā)展迅速的一個(gè)重要分支，目前正處于不斷突破、走向成熟的階段。 ? 一般認(rèn)為機(jī)器視覺是通過光學(xué)裝置...
基于不同數(shù)據(jù)模態(tài)的人類動(dòng)作識(shí)別綜述
RGB 模態(tài)指的是由 RGB 相機(jī)捕獲的圖像或序列。而光流則是視頻圖像中同一對(duì)象（物體）像素點(diǎn)移動(dòng)到下一幀的移動(dòng)量，由于通常是由 RGB 模態(tài)數(shù)據(jù)所進(jìn)一...
2022-10-13 標(biāo)簽：RGB圖像識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 1462 0
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）原理和模型概述
RNN是最強(qiáng)大的模型之一，它使我們能夠開發(fā)如分類、序列數(shù)據(jù)標(biāo)注、生成文本序列（例如預(yù)測(cè)下一輸入詞的SwiftKey keyboard應(yīng)用程序），以及將一...
2022-07-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能rnn 3620 1
相同點(diǎn)： 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展。 前向計(jì)算產(chǎn)生結(jié)果，反向計(jì)算模型更新。 每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)橫向可以多個(gè)神經(jīng)元共存,縱向可以有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接。
在一篇隨附的論文（https://arxiv.org/pdf/1906.01083.pdf）中，F(xiàn)acebook 的研究人員指出，雖然 WaveNet ...
2019-07-18 標(biāo)簽：Facebook機(jī)器學(xué)習(xí)rnn 3488 0
RNN存在的問題及其改進(jìn)方法，并介紹更多復(fù)雜的RNN變體
梯度爆炸/消失不僅僅是RNN存在的問題。由于鏈?zhǔn)椒▌t和非線性激活函數(shù)，所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括前向和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都會(huì)出現(xiàn)梯度消失/爆炸...
2019-05-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度rnn 1.7萬 0
在交通領(lǐng)域等需要構(gòu)建大型圖網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中，深度圖網(wǎng)絡(luò)似乎“舉步維艱”。
貝塞爾曲線在手寫識(shí)別中有著很長的應(yīng)用歷史，基于貝塞爾曲線可以對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行更加連續(xù)的表達(dá)，對(duì)于不同的采樣率和分辨率更加魯棒。在貝塞爾曲線表達(dá)中，每一條曲...
2019-03-12 標(biāo)簽：解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn 4381 0
一種可以減少RNN訓(xùn)練時(shí)內(nèi)存需求的新方法
我們認(rèn)為這是由于無遺忘可逆模型（no-forgetting reversible models）的基本限制導(dǎo)致的：如果任何隱藏狀態(tài)都不能被遺忘，那么任何...
2018-10-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 5013 0
STEP 1: 決定從“細(xì)胞狀態(tài)”中丟棄什么信息即“忘記門”。比如一篇小說的推導(dǎo)，小說中可能有幾個(gè)人物，在讀小說時(shí)候我們都會(huì)記住，但有些是不重要的這時(shí)候...
2018-10-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 1.6萬 0
淺析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、變體及應(yīng)用
AI對(duì)話的未來已經(jīng)取得了第一個(gè)重大突破，這一切都要感謝語言建模的發(fā)電廠，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-10-04 標(biāo)簽：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 5193 0
講解CNN+RNN的各種組合方式，以及CNN和RNN的對(duì)比
運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)，CNN特征，語句特征應(yīng)用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓(xùn)練過程的參數(shù)設(shè)定：梯度上限(gradient clipping), 學(xué)習(xí)...
2018-09-13 標(biāo)簽：CNN遷移學(xué)習(xí)RNN 5.3萬 0
如何基于Keras和Tensorflow用LSTM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)
為了做到這一點(diǎn)，我們需要先對(duì)CSV文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，把處理后的數(shù)據(jù)加載到pandas的數(shù)據(jù)框架中。之后，它會(huì)輸出numpy數(shù)組，饋送進(jìn)LSTM。Ke...
2018-09-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)KerasRNN 2.1萬 0
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN算法解析
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）現(xiàn)已成為國際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家研究的重要對(duì)象之一。它是一種節(jié)點(diǎn)定向連接成環(huán)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最初由Jordan，Pineda．Willi...
2018-09-05 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3678 0
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM算法解析
我們知道，RNN是一類功能強(qiáng)大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，RNN一個(gè)重要的優(yōu)點(diǎn)在于，其能夠在輸入和輸出序列之間的映射過程中利用上下文相關(guān)信息。但是RNN存在著梯...
2018-09-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6470 0
淺析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行原理及實(shí)現(xiàn)示例
當(dāng)輸入數(shù)據(jù)具有依賴性且是序列模式時(shí)，CNN 的結(jié)果一般都不太好。CNN的前一個(gè)輸入和下一個(gè)輸入之間沒有任何關(guān)聯(lián)，所以所有的輸出都是獨(dú)立的。
2018-08-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 4974 0
上海交大提出切片循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其速度是標(biāo)準(zhǔn)RNN的136倍
每個(gè)數(shù)據(jù)集的結(jié)果如表2所示。我們選擇不同的n和k值，得到不同的SRNN。例如，SRNN（16,1）表示n = 16且k = 1，當(dāng)T為512時(shí)，可以得到...
2018-08-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)RNN 4689 0
這是一個(gè)delay模型，經(jīng)過一段延遲，即把所有輸入都讀取后，在decoder中獲取輸入并輸出一個(gè)序列。這個(gè)模型在機(jī)器翻譯中使用較廣泛，源語言輸在入放入e...
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