干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文) 2016-10-02 机器之心 选自FastML 作者:Zygmunt Z. 机器之心编译  参与:老红.李亚洲 就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼,深度学习已经分化成了各种不同的专门架构. 并且,每个架构都会有一个图解,这里将详细介绍它们. 神经网络在概念上很简单,并且它们十分动人.在层级上,有着一堆同质化的元素和统一的单位,并且它们之间还存在在一系列的加权连接.这就是神经网络的所有,至少从理论上来说是这样.然而,时间

队列和优先队列是我们十分熟悉的数据结构.提供了所谓的“先进先出”功能,优先队列则按照某种规则“先进先出”.但是他们都没有提供:“固定大小的队列”和“固定大小的优先队列”的功能. 比如我们要实现:记录按照时间排序的最近的登录网站的20个人:按照分数排序的最高的30个人:比如在游戏中一场两两PK的战斗,得分最高的6个人:要实现这些功能时,需要的数据结构,在java类库中没有现成的类.我们需要利用现有的类库来实现它们. 1. 固定大小的“先进先出”队列 import java.util.ArrayLi

1. 在不重复的有序数组中,查找等于给定值的元素 循环法 def search(lst, target): n = len(lst) if n == 0: return -1 low = 0 high = n - 1 while low <= high: mid = (high-low)//2 + low if lst[mid] == target: return mid elif lst[mid] < target: low = mid +1 elif lst[mid] > targe

动态查找树主要有二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree), 红黑树 (Red-Black Tree ), 都是典型的二叉查找树结构,查找的时间复杂度 O(log2-N) 与树的深度相关,降低树的深度会提高查找效率,于是有了多路的B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree). 二叉查找树 二叉查找树即搜索二叉树,或者二叉排序树(BSTree). 一.关于二叉查找树 二叉查找树(Binary Se

0. 文章目的:   介绍变体的概念,并介绍其对C#的意义 1. 阅读基础   了解C#进阶语言功能的使用(尤其是泛型.委托.接口) 2. 从示例入手,理解变体   变体这一概念用于描述存在继承关系的类型间的转化,这一概念并非只适用于C#,在许多其他的OOP语言中也都有变体概念.变体一共有三种:协变.逆变与不变.其中协变与逆变这两个词来自数学领域,但是其含义和数学中的含义几乎没有关系(就像编程语言的反射和光的反射之间的关系).从字面上来看这三种变体的名字多少有点唬人,但其实际意思并不难理解.广泛

原文链接:http://www.atyun.com/16821.html 扩展阅读: https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/  is a really good tutorial of time series forecasting using LSTM. 长短期记忆网络,通常称为“LSTM”(Long Short Term Mem

完全图解RNN.RNN变体.Seq2Seq.Attention机制 本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN.RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型.Attention机制.希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门. 一.从单层网络谈起 在学习RNN之前,首先要了解一下最基本的单层网络,它的结构如图: 输入是x,经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y.相信大家对这个已经非常熟悉了. 二.经典的RNN结构(N vs N) 在实际应用中,我们还会遇到很多序列形的数据:

虽然,深度学习在近几年发展迅速.但是,关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段. 其中一大部分原因是因为当前那些取得成功的神经网络的架构设计原理仍然是一个黑盒.虽然我们有着关于改进神经网络表现的丰富心得,但其实并没有真正了解神经网络是如何达到当前这么优秀的表现. 关于CNNs的一些线索 我们从如下几点开始剖析.近期研究提供了一些具体地证据证明这几点确实可以用来提升CNN的表现: 增加图像分辨率 增加网络深度 增加网络宽度 增加跳过连接(密集块或残差块) 经验表明,以上几种

摘要:本文提出一种基于局部特征保留的图卷积网络架构,与最新的对比算法相比,该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升,泛化性能也得到了改善. 本文分享自华为云社区<论文解读:基于局部特征保留的图卷积神经网络架构(LPD-GCN)>,原文作者:PG13 . 近些年,很多研究者开发了许多基于图卷积网络的方法用于图级表示学习和分类应用.但是,当前的图卷积网络方法无法有效地保留图的局部信息,这对于图分类任务尤其严重,因为图分类目标是根据其学习的图级表示来区分不同的图结构.为了解决该问题,这篇文章提

Markdown 11种基本语法 现在是我在学习Markdown时做的笔记.学完这些Markdown的基本使用已经不成问题. 1. 标题设置(让字体变大,和word的标题意思一样) 在Markdown当中设置标题,有两种方式: 第一种:通过在文字下方添加"="和"-",他们分别表示一级标题和二级标题. 第二种:在文字开头加上 "#",通过"#"数量表示几级标题.(一共只有1~6级标题,1级标题字体最大) 2. 块注释(bloc

现在是我在学习Markdown时做的笔记.学完这些Markdown的基本使用已经不成问题. 1. 标题设置(让字体变大,和word的标题意思一样)在Markdown当中设置标题,有两种方式: 第一种:通过在文字下方添加“=”和“-”,他们分别表示一级标题和二级标题.第二种:在文字开头加上 “#”,通过“#”数量表示几级标题.(一共只有1~6级标题,1级标题字体最大) 2. 块注释(blockquote) 通过在文字开头添加“>”表示块注释.(当>和文字之间添加五个blank时,块注释的文字会有

新型I/O架构引领存储之变(四) 作者:廖恒 应对挑战--商务及技术考量 本文前面的部分分析了砖块模式与生俱来的总拥有成本(TCO)过高的问题.为了战胜这一挑战,超大规模数据中心的运营者须要从两个不同的角度来切入: ·        商务角度:植根于人类社会行为中的宏观层面的季节性及时间性数据中心负载变化问题,仅仅能通过找到若干种经济有效.能够互补的应用来提高平均的资源利用率,并避免高峰期性能需求的暴增.这种方法无法解决TCO问题,但在维持TCO相对稳定的条件下,竭力添加了数据中心运营商的营收及

在"怎样让redis在你的系统中发挥作用"一文中,salvatore 'antirez' sanfilippo告诉我们如何利用redis独有的数据结构处理能力来解决一些常见问题.一些redis原语命令比如lpush.ltrim和lrem等等能够用来帮助开发者完成需要的任务--这些任务在传统的数据库存储中非常困难或缓慢.这是一篇非常有用并且实际的文章.那么要如何在你的框架中完成这些任务呢? 下面列出11种web应用场景,在这些场景下可以充分的利用redis的特性,大大提高效率. 1．在主

下面列出11种Web应用场景,在这些场景下可以充分的利用Redis的特性,大大提高效率. 1．在主页中显示最新的项目列表. Redis使用的是常驻内存的缓存,速度非常快.LPUSH用来插入一个内容ID,作为关键字存储在列表头部.LTRIM用来限制列表中的项目数最多为5000.如果用户需要的检索的数据量超越这个缓存容量,这时才需要把请求发送到数据库. 2．删除和过滤. 如果一篇文章被删除,可以使用LREM从缓存中彻底清除掉. 3．排行榜及相关问题. 排行榜(leader board)按照得分进行排

TCP的状态转化过程(11种状态)以及TIME_WAIT状态 高性能网络 | 你所不知道的TIME_WAIT和CLOSE_WAIT 我相信很多都遇到过这个问题.一旦有用户在喊:网络变慢了.第一件事情就是,netstat -a | grep TIME_WAIT | wc -l 一下.哎呀妈呀,几千个TIME_WAIT. tcp11种状态监控 为什么TIME_WAIT这么多 TIME-wait很可怕吗,内核优化 TCP连接的"三次握手"与"四次挥手" TCP的11种状态

引言 在讨论DDD分层架构的模式之前,我们先一起回顾一下DDD和分层架构的相关知识. DDD DDD(Domain Driven Design,领域驱动设计)作为一种软件开发方法,它可以帮助我们设计高质量的软件模型.在正确实现的情况下,我们通过DDD完成的设计恰恰就是软件的工作方式.UL(Ubiquitous Language,通用语言)是团队共享的语言,是DDD中最具威力的特性之一.不管你在团队中的角色如何,只要你是团队的一员,你都将使用UL.由于UL的重要性,所以需要让每个概念在各自的上下文

下面列出11种Web应用场景,在这些场景下可以充分的利用Redis的特性,大大提高效率. 1．在主页中显示最新的项目列表. Redis使用的是常驻内存的缓存,速度非常快.LPUSH用来插入一个内容ID,作为关键字存储在列表头部.LTRIM用来限制列表中的项目数最多为5000.如果用户需要的检索的数据量超越这个缓存容量,这时才需要把请求发送到数据库. 2．删除和过滤. 如果一篇文章被删除,可以使用LREM从缓存中彻底清除掉. 3．排行榜及相关问题. 排行榜(leader board)按照得分进行排

LSTM是什么 LSTM即Long Short Memory Network,长短时记忆网络.它其实是属于RNN的一种变种,可以说它是为了克服RNN无法很好处理远距离依赖而提出的. 我们说RNN不能处理距离较远的序列是因为训练时很有可能会出现梯度消失,即通过下面的公式训练时很可能会发生指数缩小,让RNN失去了对较远时刻的感知能力. ∂E∂W=∑t∂Et∂W=∑tk=0∂Et∂nett∂nett∂st(∏tj=k+1∂st∂sk)∂sk∂W 解决思路 RNN梯度消失不应该是由我们学习怎么去避免,而

引言 在讨论DDD分层架构的模式之前,我们先一起回顾一下DDD和分层架构的相关知识. DDD DDD(Domain Driven Design,领域驱动设计)作为一种软件开发方法,它可以帮助我们设计高质量的软件模型.在正确实现的情况下,我们通过DDD完成的设计恰恰就是软件的工作方式. UL(Ubiquitous Language,通用语言)是团队共享的语言,是DDD中最具威力的特性之一.不管你在团队中的角色如何,只要你是团队的一员,你都将使用UL.由于UL的重要性,所以需要让每个概念在各自的上下

今天是邓呆呆球衣退役的日子,在这个颇具纪念意义的日子里我写下自己的第一篇博客,还望前辈们多多提携,多多指教! 接下来,就进入正文,来说说关于垂直居中的事.(以下这11种垂直居中的实现方式均为笔者在日常的开发过程中总结得到,如发现和您的观点确有雷同之处,那么实在荣幸能和前辈们英雄所见略同!) 另:这里的demo都只是针对现代浏览器所做,未兼容低版本的IE以及其它非主流浏览器. 11种实现方式分别如下: 1. 使用绝对定位和负外边距对块级元素进行垂直居中 html代码: <div id="bo