K. Cho等提出一种基于循环神经网络(recurrentneural network, RNN)的向量化定长表示模型(RNNenc模型),应用于机器翻译。该模型包含2个RNN,一个RNN用于将一组源语言符号序列编码为一组固定长度的向量,另一个RNN将该向量解码为一组目标语言的符号序列。在该模型的基础上,D. Bahdanau等克服了固定长度的缺点(固定长度是...
超参上,learning rate 最重要,推荐了解 cosine learning rate,其次是 batchsize 和 weight decay。当你的模型还不错的时候,可以试着做数据增广和改损失函数锦上添花了。 祝读到这里的各位模型涨点! 参考文献 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks,trick 合集 1。 Must Know ...
循环神经网络(RNN-Recurrent Neural Network)是神经网络家族中的一员,擅长于解决序列化相关问题。包括不限于序列化标注问题、NER、POS、语音识别等。RNN内容比较多,分成三个小节进行介绍,内容包括RNN基础以及求解算法、LSTM以及变种GRU、RNN相关应用。本节主要介绍 1.RNN基础知识介绍 2.RNN模型优化以及存在的问题 3.RN...
1.无论是cnn还是rnn,batch normalization都有用,不一定结果提高几个点,收敛快多了 2.数据初始时normalize得好,有时候直接提高2个点,比如cifar10,转到yuv下normalize再scn 3.loss不降了lr就除10 4. google的inception系列按它论文里说的永远无法复现
递归神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs):处理序列数据和时间序列,广泛应用于自然语言处理和语音识别。 · 1.2 迁移学习(Transfer Learning) Transfer Learning 迁移学习允许模型在一个任务上获得的知识迁移到另一个相关任务上,提高了学习效率和模型的泛化能力。
再补充一个 rnn trick,仍然是不考虑时间成本的情况下,batch size=1 是一个很不错的 regularizer, 起码在某些 task 上,这也有可能是很多人无法复现 alex graves 实验结果的原因之一,因为他总是把 batch size 设成 1。。。 罗浩.ZJU 回答时间:2018-05-15 ...
在这个句子中,根据原始的模型,并不能区别泰迪熊和美国前总统泰迪的区别。必须要使用到 Teddy 词后的信息才能识别出 Teddy 的意义。无论这些单元是标准的 RNN 块还是 GRU 单元或者是 LSTM 单元,前向的结构都不能够识别出 Teddy 的意义。 双向神经网络结构如下图所示: ...
RNNs are suited for tasks requiring dynamic updates, such as language translation. They use backpropagation through time (BPTT) to account for sequences of inputs, making them effective for understanding context and relationships in sequential data. Long short-term memory (LSTM) LSTM networks impro...
对于输出层,多分类任务选用 softmax 输出,二分类任务选用 sigmoid 输出,回归任务选用线性输出。而对于中间隐层,则优先选择 relu 激活函数(relu 激活函数可以有效的解决 sigmoid 和 tanh 出现的梯度弥散问题,多次实验表明它会其他激活函数以更快的速度收敛)。另外,构建序列神经网络(RNN)时要优先选用 tanh 激活函数...