译文原作者:Naitong Yu,译文链接:https://yunaitong.cn/understanding-lstm-networks.html
在过去几年中,应用 RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得一定成功,并且这个列表还在增长。我建议大家参考 Andrej Karpathy 的博客文章——The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks来看看更丰富有趣的 RNN 的成功应用。 而这些成功应用的关键之处就是 LSTM 的使用,这是一种特别...
1、CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing 2、Understanding LSTM Networks 3、LSTM Forward and Backward Pass 原文链接:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 查阅更为简洁方便的分类文章以及最新的课程、产品信息,请移步至全新呈现的 http://www.leadai.org 请关注人工智能LeadAI公众号,...
Short-Term Traffic Data Forecasting: A Deep Learning Approach Accurate and timely traffic forecasting plays an important role in the development of intelligent transportation systems (ITS). Traffic data are the main i... AA Agafonov - 《Optical Memory & Neural Networks》 被引量: 0发表: 2021年 ...
循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN) 是一类用于处理序列数据的神经网络。之前的说的卷积神经网络是专门用于处理网格化数据(例如一个图像)的神经网络,而循环神经网络专门用于处理序列数据(例如x(1),x(2),⋅⋅⋅,x(T),x(1),x(2),···,x(T),)的神经网络。 应用场景# 一些要求处理序列输入...
与此同时,Jürgen Schmidhuber还陆续发表了333次同行评议论文,其的著名论文包括:长短期记忆网络(Long short-term memory,1997);神经网络中的深度学习(Deep Learning in Neural Networks: An Overview ,2015);多列深层神经网络图像分类(Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification,2012)等。
"soft" attention(inlatentspace)[FAST2]through multiplicative units within networks[DEEP1-2](1965), and"hard" attention(inobservationspace) in the context of RL[ATT0][ATT1]. This led to lots of follow-up work. In the 2010s, many have used sequential attention-learning NNs. See[MIR],...
在这里,我将重点讨论 「循环神经网络中的局部监督学习方法」(An Approach to Local Supervised Learning in Recurrent Networks)。待最小化的全局误差度量是循环神经网络的输出单元在一段时间内接收到的所有误差的总和。在传统的基于时间的反向传播算法中(请参阅综述文章 [BPTT1-2]),每个单元都需要一个栈来记住过去...
Example of Multiple Multivariate Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras. deep-neural-networkstimeseriesdeep-learningkeraslstmdeep-learning-algorithmskeras-modelskeras-neural-networkslstm-neural-networksprediction-modelkeras-tensorflowpredictive-maintenance ...
在这里,我将重点讨论 「循环神经网络中的局部监督学习方法」(An Approach to Local Supervised Learning in Recurrent Networks)。待最小化的全局误差度量是循环神经网络的输出单元在一段时间内接收到的所有误差的总和。在传统的基于时间的反向传播算法中(请参阅综述文章 [BPTT1-2]),每个单元都需要一个栈来记住过去...