背景介绍机器翻译是利用计算机将一种自然语言（源语言)转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。本项目是机器翻译领域主流模型 Transformer 的 PaddlePaddle 实现，快来基于此项目搭建自己的翻译模型吧。Transformer 是论文《 Attention Is All You Need 》中提出的用以完成机器翻译（Machine Translation）等序列到序列（Seq2Seq
Hinton 第七课 。这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种，是不一样的，前者指的是一种人工神经网络，后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者，这部分翻译的不好，因为之前没怎么接触过RNN，不过就当理解意境吧，所以附上所有的ｐｐｔ，看得懂的就看PPt,下面的是附带说明，有些语句没有那么通顺
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2024-08-02 08:04:39
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好上篇讲了RNN和LSTM训练和结构与MLP和CNN的区别，讲的是比较清晰的。然后讲了RNN和LSTM的所有参数和输入输出。这篇讲RNN和LSTM的训练。以下直接讲RNN的，因为是一样的。差异会附在后面。emm还想分享一下自己的体会。一定要先看MLP结构和训练原理，再看CNN，再看RNN，再看LSTM。开始正文。一、RNN训练过程我们先看两张图。在上图中可以看出，对于一个RNN，需要求的参数有W，
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2024-08-06 18:45:24
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训练RNN
原创
2021-08-02 13:42:48
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训练（Training）打个比方，你现在想要训练一个能区分苹果还是橘子的模型，你需要搜索一些苹果和橘子的图片，这些图片放在一起称为训练数据集（training dataset），训练数据集是有标签的，苹果图片的标签就是苹果，橘子亦然。一个初始神经网络通过不断的优化自身参数，来让自己变得准确，可能开始10张苹果的照片，只有5张被网络认为是苹果，另外5张认错了，这个时候通过优化参数，让另外5张错的也变
当我们需要借助一些文献来支撑论文写作时，会发现某些文章是外语版的，自己翻译的话会耗费很多时间和精力。那有没有提高翻译效率的方法或者是好用的翻译软件呢？答案是有的。现在市面上涌现了很多文本翻译软件，今天我们就来聊一聊：文本翻译软件哪个好用？想学习的小伙伴可以跟着往下看哦。翻译软件推荐一：万能文字识别推荐指数：★★★★☆推荐理由：①采用AI智能识别：可以准确识别出文档、图片、视频上
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2024-09-14 11:06:30
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论文标题：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译：基于区域提议（Region Proposal）网络的实时目标检测论文作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun论文地
引言听说以后公司那边用 Tensorflow，最近就转回 Tensorflow学习一下，发现很久以前 Tensorflow 把 seq2seq 的接口又重新升级了一下，也加了一些功能，变成了一个物美价廉的全家桶（tf.contrib.seq2seq）。所以来感受一下，顺便做个记录除了最基本的 Seq2Seq 模型搭建之外，主要是对全家桶接口里的 Teacher Forcing，Atte
from tensorflow.contrib.layers import fully_connectedfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfn_steps=28n_inputs=28n_nerons=150n_outputs=10learning_rate...
原创
2021-05-07 17:56:26
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RN基础以及组件学习技巧上一篇博客讲了RN环境的搭建，和RN项目的创建以及运行，如有什么问题，可以留言这节讲下RN基础以及组件的学习这是RN项目的结构图，index.android.js 和 index.ios.js分别对应了android ，ios 平台的软件程序入口。package.json 配置文件，类似于Android studio 中的build.gradle打开index.androi
项目实施情况（包括取得成果描述）及项目作品描述：最下方附有检测代码和项目训练下载以及正负样本下载(附带在百度网盘中)此项目是想要对去年一度很火热的声控游戏进行拓展玩法，增加了人脸识别功能，并且此功能所使用的分类器为自己进行训练的，此次训练主分为数据采集，分类器训练，和运用训练好的分类器进行人脸检测并归一化保存，为以后测试所用，此次介绍主要为对训练过程进行叙述主要是haar特征提取+adaboost
这里，我就主要记录一下自己在跑tensorflow框架下的faster-rcnn。首先，就是硬件要求,这里只能做到使用一块GPU。具体环境要求： 2.python版本opencv和gpu版本的tensorflow，自己的python版本是2.7的， 所以自己就找了2.7版本的opencv和tensorflow（必须是gpu版，因为我们要使用gp
RPN 思路：1、先通过conv层+pooling层+relu层，可以是vgg，得到feature maps。2、在feature maps上提取对应的图。在第一步基础上，先通过rpn生成region proposals。通过softmax判断anchors（9个框），是foreground还是background，再通过bounding box regression 进行修正ancho
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，因而常用于序列建模。本篇先总结 RNN 的基本概念，以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题，再引出 RNN 的两个主流变种 —— LSTM 和 GRU。Vanilla RNNVanilla RNN 的主体结构：上图中 X,h,y 都是向量，公式如下：其中
cnn卷积神经网络在前面已经有所了解了，目前博主也使用它进行了一个图像分类问题，基于kaggle里面的food-101进行的图像识别，识别率有点感人，基于数据集的关系，大致来说还可行。 下面我就继续学习rnn神经网络。rnn神经网络（递归/循环神经网络）模式如下：我们在处理文字等问题的时候，我们的输入会把上一个时间输出的数据作为下一个时间的输入数据进行处理。 例如：我们有一段话，我们将其分词，得到
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2024-08-16 20:53:36
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文章目录一. 理论知识1.1 循环神经网络1.1.1 RNNRNN的前向传播RNN的反向传播不同类型的RNN1.1.2 GRUGRU的前向传播GRU的反向传播1.1.3 LSTMLSTM的前向传播LSTM的反向传播1.2 卷积神经网络自然语言处理中的卷积神经网络卷积层设计1.3 其他知识点1.3.1 词嵌入余弦相似度1.3.2 Dropout1.3.3 梯度裁剪二. 代码实现2.1 数据处理：2
在现在经济全球化的背景下，许多公司都是与外资企业有生意上的来往。在与外资企业对接的过程中我们可能需要使用到英文或者是其他外语的文档，但是这对于外语基础薄弱的小伙伴们来说就不太友好了。其实我们用可以翻译文档的软件可以解决这一问题，那么大家知道可以翻译文档的软件有哪些吗？不清楚的话，那就快来看看我分享的几款可以翻译文档的软件。 软件一：万能图片翻译器万能图片翻译器是一
机器翻译的研究和任务处理过程不仅涉及自然语言处理的诸多经典任务，包括数据挖掘、数据清洗、分词、词性标注、句法分析、语义分析等，而且还涉及解码算法、优化算法、建模及训练过程中各种机器学习算法的应用等。有三项重要的工作极大的推动了统计机器翻译的发展：对数-线性模型、参数最小错误训练方法、BLEU评测指标（2002）。自动评测指标BLEU的提出不仅避免了人工评价成本昂贵的弊端，而且可以直接成为模型优化的
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2024-02-13 19:22:14
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# PyTorch RNN训练代码实现详解
在机器学习的众多算法中，循环神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的独特优势而备受关注。RNN广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建并训练一个简单的RNN模型，并附上具体的代码示例。
## RNN的基本原理
RNN的核心在于其能够通过隐藏状态（hidden state）来记忆之前的输入信息。不同于传统
简介RNN（recurrent neural network ）循环（递归）神经网络主要用来处理序列数据。因为传统的神经网络从输入－隐含层－输出是全连接的，层中的神经元是没有连接的，所以对于输入数据本身具有时序性（例如输入的文本数据，每个单词之间有一定联系）的处理表现并不理想。而RNN每一个输出与前面的输出建立起关联，这样就能够很好的处理序列化的数据。 单纯循环神经网络也面临一些问题，如无法处理随
