这篇论文是2011 ICML的 Distinguished Application Paper，论文的主页在：socher由于主要梳理NLP的发展脉络，故CV相关的内容一般略过；1. Abstract递归结构在不同形式的输入数据中是很常见的，比如自然场景的图像或者自然语言句子。发现这种递归结构有助于更好的区分和理解数据。作者将会介绍一个基于递归神经网络的max-marg
深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。后来看了LiFeiFei的Sta
简单神经网络训练流程1）设置步长lr，动量值gamma，迭代次数epochs，batch_size等信息，（如果需要）设置初始权重w0； 2）导入数据，将数据切分成batches； 3）定义神经网络框架； 4）定义损失函数L(w)，如果需要，将损失函数调整成凸函数，以便求解最小值； 5）定义所使用的优化算法； 6）开始在epoches和batch上循环，执行优化算法： 6.1）调整数据结构，确定数
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。递归神经网络的原理递归神经网络是一种有向图模型，在每个时间步都接收输入和隐状态，并输出一个隐状态和一个输出。递归神经网络
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2023-08-08 20:33:01
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在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网
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2023-05-18 13:50:09
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OptimizationCritical Point是Saddle Point还是Local Point？现在我们要讲的是Optimization的部分，所以我们要讲的东西基本上跟Overfitting没有什么太大的关联，我们只讨论在做Optimization时，如何把gradient descent做得更好，那为什么Optimization会失败呢？你常常在做Optimization时，会发现随
传统的神经网络存在问题
第一，就是改变我们一直用的代价函数，把最小二乘改成交叉信息熵。第二;正则化方法，这样会使得我们的算法在处理数据的时候有更好的泛化能力。第三：改变初始化权重的方式，记得吗？在前面我们谈到如何初始化权重和biase的时候我们是用标准正态分布随机初始化的。并且如何正确的选择超参数等等。这些方法都会对我们前面用的手写数字识别有很大的帮助。
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2023-06-05 09:08:43
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前言 卷积神经网络发展非常迅速，应用非常广阔，所以近几年的卷积神经网络得到了长足的发展，下图为卷积神经网络近几年发展的大致轨迹。 1998年LeCun提出了 LeNet，可谓是开山鼻祖，系统地提出了卷积层、 池化层、全连接层等概念。2012年Alex等提出 AlexNet，提出 一些训练深度网络的重要方法或技巧，如 Dropout、ReLu、GPU、数据增强方法等，随后各种各样的深度卷积神经网
一、RNN 1、定义 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural network），另一种是结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络。 2、recurr
recursive neural network递归神经网络1.概念：Recursive Network是比RNN更一般型式的神经网路。 递归神经网络（recursive neural network）是具有树状阶层结构且网络节点按其连接顺序对输入信息进行递归的人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），是深度学习（deep learning）算法之一2.应用：S
深度学习基础（七）递归神经网络基础RNN递归神经网络结构RNN中的正向传播RNN中的反向传播RNN的增强版——LSTMLSTM的工作原理LSTM结构LSTM网络的前向控制 RNN递归神经网络结构全连接的普通神经网路还存在着另一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环
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2023-08-06 23:26:48
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MENU循环神经网络定义应用领域模型结构问题LSTM基本概念核心思想 循环神经网络定义循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）应用领域RNN的应用领域有很多, 可以说只要考虑时
文章RNN(Recurrent Neural Network)长短时记忆网络LSTM RNN(Recurrent Neural Network)RNN称为循环神经网络或者递归神经网络。在过去几年RNN在语言识别，自然语言处理，翻译以及图像描述等领域有着非常好的应用。处理图片分类的时候，可以把图片一张一张放入分类器中独立进行判断。但是处理语音以及文字的时候，不能把发音独立，也不能把文字独立，要连起
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2023-06-05 21:56:57
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文章目录一、递归神经网络1、什么是递归神经网络2、RNN3 Elman递归神经网络4 长短时记忆网络LSTM5 GRU门控制递归单元网络 一、递归神经网络1、什么是递归神经网络 递归神经网络是两类人工神经网络的总称，分为是时间递归神经网络（Recurrent Neural Network）和结构递归神经网络（Recursive Neural Network）。前者也可叫循环神经网络。RNN
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2023-07-20 20:47:52
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摘要： 本章主要讲解了Recursive Network(递归网络)的基本原理，首先通过情感分析任务为例来说明递归神经网络（recursive neural network）和循环神经网络（recurrent neural network）的关系，即循环神经网络可以看做递归神经网络的特殊情况，以及Recursive 模型与具体的实现过程。接着阐述了Recursive Structure中funct
一、Recurrent Neural Network(时间递归神经网络/循环神经网络)是Recursive Neural Network(递归神经网络)的一种特殊形式。二、Recurrent Neural Network(循环神经网络)的缺陷因为神经网络的输入层单元个数是固定的，因此必须用循环或者递归的方式来处理长度可变的输入。循环神经网络实现了前者，通过将长度不定的输入分割为等长度的小块，然后再
深度学习——神经网络之RNN循环（递归）神经网络神经网络之RNN循环（递归）神经网络)1、什么是循环神经网络2、RNN网络结构3、RNN正向传播4、RNN反向传播更新梯度5、克服梯度消失和爆炸问题6、Deep(Bidrectional)RNN7、双向递归神经网络 神经网络之RNN循环（递归）神经网络)1、什么是循环神经网络我们之前学习了全连接神经网络DNN，还学了卷积神经网络CNN，为什么还需要
深度学习-42:深度递归神经网络(Recursive NN,RNN)深度学习原理与实践(开源图书)-总目录, 构建知识谱系。递归神经网络(Recursive NN,RNN)通过带有树状相似的神经网络结构来递归复杂的深度网络。本质上，递归神经网络是对循环神经网络(Recurrent Neural Network)的一个有效扩展，他们具有不同的计算图。递归神经网络(Recursive NN)和循环神经
本文使用Pytorch+VGG16+官方CIFAR10数据集完成图像分类。识别效果如下： 文章目录一、VGG16 神经网络结构二、VGG16 模型训练三、预测CIFAR10中的是个类别 一、VGG16 神经网络结构VGG，又叫VGG-16，顾名思义就是有16层，包括13个卷积层和3个全连接层，是由Visual Geometry Group组的Simonyan和Zisserman在文献《Very D
ADAPTIVE LEARNING RATE在训练过程中Critical Point 不一定是我们训练过程中最大的阻碍，当Loss不再下降时，我们的Gradient不一定很小。例如下图，还在Error Surface的两个谷壁反复震荡。当我们给训练设置同样的Learning Rate 会出现下面的情况：1 Learning Rate = ，步幅大，反复横跳；（左下图）2 Learning Rate
