整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 原理 RNN.LSTM.GRU区别 LSTM防止梯度弥散和爆炸 引出word2vec 1.原理 在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks).而在RNN中,神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身

1. Adam 学习率0.00035真香: 2. SGD + Momentum 学习率应当找到合适区间,一般远大于Adam (取1,2,5,10这类数据): 3. 提前终止,防止过拟合; 4. Ensemble可以显著提高模型性能,对两个模型而言,适当增加性能较好的模型权重可能会取得更好的结果: 5. 随机擦除 https://www.ctolib.com/albumentations-team-albumentations.html#articleHeader7 : class albumen

深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和分类.它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出,然后不断地重复这个过程.后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训练得到网络的权重.RNN比CNN更加彻底的是,CNN通过卷积运算共享权重从而减少计算量,而RNN

深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩.微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平.百度在中文语音识别上取得了97%的准确率,已经超过了人类的识别能力. 随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展,自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力.最近谷歌发布了基于深度学习的机器翻译(GNMT),和基于短语的机器翻译相比,错误率降低了55%-85%以上,从而又引发

1.训练环境如何正确编写 强化学习里的 env.reset() env.step() 就是训练环境.其编写流程如下: 1.1 初始阶段: 先写一个简化版的训练环境.把任务难度降到最低,确保一定能正常训练.记录正常训练的智能体的分数,与随机动作.传统算法得到的分数做比较. DRL算法的分数应该明显高于随机动作(随机执行动作).DRL算法不应该低于传统算法的分数.如果没有传统算法,那么也需要自己写一个局部最优的算法 评估策略的性能: 大部分情况下,可以直接是对Reward Function 给出的r

主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍,了解什么是RNN,RNN的1对N.N对1的结构,什么是LSTM,以及LSTM中的三门(input.ouput.forget),后续将利用深度学习框架Kreas,结合案例对LSTM进行进一步的介绍. 一.RNN的原理 RNN(Recurrent Neural Networks),即全称循环神经网络,它是一种对序列型的数据进行建模的深度模型.如图1.1所示. 图1.1 1.其中 为序列数据.即神经网络的输入,例如nlp中,X1可以看作第一个单词.

LSTM网络是有LSTM每个单元所串接而成的, 从下面可以看出RNN与LSTM网络的差异, LSTM主要有控制门单元和输出门单元组成 控制门单元又是由遗忘门单元和记忆门单元的加和组成. 1.控制门单元, 与最后的输出层做相乘操作,决定什么样的信息会被保留 2.遗忘门单元:上一层的控制门单元Ct-1直接与ft进行相乘操作,决定什么样的信息会被遗弃 3.记忆门单元: 将输入的结果it 与 新数据形成的控制参数,进行相乘操作,决定什么样的数据会被保留 4.控制门单元的更新操作Ct, 即将记忆门单元和遗

对于神经网络而言,每一个样本的输入与输入直接都是独立的,即预测的结果之间并没有联系 而对于RNN而言:不仅仅是有当前的输入,而且上一层的隐藏层也将进行输入,用于进行结果的预测.因此每一个输入都与之前的输入可以通过隐藏层的输入而产生联系. 这种特性在自然语言的处理中使用较广,即当前输入预测下一个词,与上一层隐藏层的传入有关 RNN的前向传播 比如预测ot结果,即输入xt,预测下一个词的结果即为ot, st表示的是当前隐藏层的个数,V表示将st进行np.argmax求得预测类别, 使用softmax

转自:https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. 看了杨军的回答. 对于这个回答, 下面的评论里面 @纪秋佳 说的

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi

背景知识 最近再看一些量化交易相关的材料,偶然在网上看到了一个关于用RNN实现股票预测的文章,出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了一遍,发现可以work.于是就花了两个晚上的时间学习了下代码,顺便把核心的内容翻译成中文分享给大家. 首先讲讲对于股票预测的理解,股票是一种可以轻易用数字表现律动的交易形式.因为大数定理的存在,定义了世间所有的行为都可以通过数字表示,并且存在一定的客观规律.股票也不例外,量化交易要做的就是通过数学模型发现股票的走势趋势.“趋势”要这样理解:对于股票的预测,不是说我知

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶

一.可视化方法 条形图 饼图 箱线图(箱型图) 气泡图 直方图 核密度估计(KDE)图 线面图 网络图 散点图 树状图 小提琴图 方形图 三维图 二.交互式工具 Ipython.Ipython notebook Plotly 三.Python IDE类型 PyCharm,指定了基于Java Swing的用户界面 PyDev,基于SWT的用户界面(适用Eclipse) IEP(Interactive Editor for Pyhton),交互式编辑器 Enthought中的Canopy:以PyQt

Auto-Keras 是一个开源的自动机器学习库.Auto-Keras 的终极目标是允许所有领域的只需要很少的数据科学或者机器学习背景的专家都可以很容易的使用深度学习.Auto-Keras 提供了一系列函数来自动搜索深度学习模型的网络和超参数. 安装: pip install autokeras 样例: import autokeras as ak clf = ak.ImageClassifier() clf.fit(x_train, y_train) results = clf.predict

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖

目录 I.前言 介绍RNN的概念和应用 II. RNN基础 RNN的概念和结构 RNN的前向传播和反向传播算法 前向传播算法 反向传播 RNN的变种:LSTM和GRU LSTM GRU III. RNN的应用 自然语言处理中的RNN应用:文本分类.情感分析.机器翻译等 时间序列分析中的RNN应用:时序预测.异常检测.行为识别等 IV. RNN的进阶应用 注意力机制和Seq2Seq模型 多层RNN和双向RNN RNN和CNN的结合 V. RNN的调参和优化 学习率.正则化和丢弃等技术 梯度消失和梯

前一篇文章  用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门    介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子.现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法.现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型. 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层连接到自己的神经网络(当然只是RNN中的一种): 不同于普通的神经网络,RNN假设样例之间并不是独立的.例如要预测“上”这个字的下一个字是什么,那么在“上”之前出现过的字就很重要,如果之前出现过“工作”,

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L