当然,还有一些特性是当今用作模型的大多数标准 CNN 默认没有的。但它们中很多都已经在更新型的模型中得到了研究,比如:skip 连接、反馈连接、扫视、尖峰、横向连接和中央凹。 所以很显然,CNN 并不是对灵长类视觉的直接复制。还应该清楚这并不意味着模型...
这里Quick-thought和skip-thought保持一致,正样本是window_size内的句子,也就是用中间句子来预测前后句子,负样本则是batch里面除了前后句子之外的其他句子。 既然提到正负样本,那skip-thought的正负样本是什么呢? 考虑到teacher-forcing的使用,skip-thought是基于中间句子和前后句子T-1的单词来预测第T个单词是什么,负样...
下式为具体计算时的梯度计算公式。可以看出它主要由两部分组成,第一部分表示的是学习分类精度的supervised loss,第二部分则是要接合RL最终学习出来的反映计算节省的Skip learning policy。 Skip_learning中使用Hybrid_RL时的梯度计算 下图为使用Hybrid RL的具体算法概述。 Hybrid_RL_learning算法 实验结果 下图为SkipNet在...
为了解决这个问题,后来引入了LSTM和GRU模型,通过增加中间状态信息直接向后传播,以此缓解梯度消失问题,获得了很好的效果,于是很快LSTM和GRU成为RNN的标准模型。其实图像领域最早由HighwayNet/Resnet等导致模型革命的skip connection的原始思路就是从LSTM的隐层传递机制借鉴来的。经过不断优化,后来NLP又从图像领域借鉴并引入...
其实图像领域最早由 HighwayNet/Resnet 等导致模型革命的 skip connection 的原始思路就是从 LSTM 的隐层传递机制借鉴来的。经过不断优化,后来 NLP 又从图像领域借鉴并引入了 attention 机制(从这两个过程可以看到不同领域的相互技术借鉴与促进作用),叠加网络把层深作深,以及引入 Encoder-Decoder 框架,这些技术进展...
Trim算是对skip-thought进行了瘦身,想要提速?看下面👇 CNN-LSTM 【Ref3】对Q1给出的解决方案是用CNN来替代RNN作为提取句子信息的Encoder, 这样就可以解决RNN计算无法并行的问题。具体实现就需要解决两个问题: 如何把不定长的sequence压缩到相同长度 CNN如何抽取序列特征 ...
其实图像领域最早由 HighwayNet/Resnet 等导致模型革命的 skip connection 的原始思路就是从 LSTM 的隐层传递机制借鉴来的。经过不断优化,后来 NLP 又从图像领域借鉴并引入了 attention 机制(从这两个过程可以看到不同领域的相互技术借鉴与促进作用),叠加网络把层深作深,以及引入 Encoder-Decoder 框架,这些技术进展...
DenseNet可以理解为极端版的ResNet,它的skip connection不仅仅只连接上下层,直接实现了跨层连接,每一层获得的梯度都是来自前面几层的梯度加成。 DenseNet在增加深度的同时,加宽每一个DenseBlock的网络宽度,能够增加网络识别特征的能力,而且由于DenseBlock的横向结构类似 Inception block的结构,使得需要计算的参数量大大降低...
这个实验的完整过程如下:首先通过插桩在本地链上同步当前以太坊的部分区块交易数据,借此拿到每笔交易的操作码序列、合约地址等等原始数据;接着通过word2vec或one-hot编码将每个操作码转成词向量;最后搭建CNN+LSTM的深度学习模型完成多分类训练。 0. 导包 fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,...
Skip_learning中使用Hybrid_RL时的整体目标函数 其中Ri= (1-gi)Ci表示的是每个Gate module所节省的计算,亦为它的激励函数。因为paper中用的是Resnet,故假定所有的Ci相同,设为1。然后α 则为CNN分类准确率与计算节省之间的平衡系数。可以看出这里的目标函数设计同时考虑了模型分类精度与计算效率并力图在其中寻找平衡...