1. 简称 论文《Recurrent neural network based language model》简称RNNLM,作者Tomas Mikolov,经典的循环/递归神经语言模型。 2. 摘要 提出了一种新的基于递归神经网络的语言模型(RNN LM)及其在语音识别中的应用。 结果表明,与现有的退避语言模型相比,通过使用几个RNN LMs的混合,可以获得大约50%的困惑减少。 语音识...
论文:TopicRNN: A Recurrent Neural Network with Long-Range Semantic Dependency 发表会议:ICLR2017 作者:Adji B. Dieng, Chong Wang, Jianfeng Gao, John Paisley 单位:1.Columbia University 2.Deep Learn…
换句话说,它没有为网络提供明确的选择性注意机制,我们认为这对于大规模图像生成至关重要。我们将上述配置称为“无注意力的DRAW”。 3.2 选择性注意力模型 为了在不牺牲梯度下降训练优势的情况下为网络提供选择性关注,我们从最近在手写合成(Graves,2013)和Neural Turing Machines(Graves等,2014)中使用的不同注意力机制...
其中,bb是偏置项,ϕ(⋅)ϕ(⋅)是激活函数,比如ReLU(许多研究者更喜欢使用hyperbolic tangent (tanh)作为RNN的激活函数。例如,可以参考Vu Pham等人的Dropout Improves Recurrent Neural Networks for Handwriting Recognition。不过,基于ReLU的RNN也是可以的,比如Quoc V. Le等人的论文A Simple Way to Initialize R...
Recurrent Neural Networks for Snapshot Compressive Imaging是在2020年ECCV上的一篇会议论文[1]基础上做的改进,并发表于2022年TPAMI期刊上。该论文针对快照压缩成像(SCI)缺乏空间、序列相关性和重建时间长等问题,提出一种结合对抗训练的双向循环神经网络(BIRNAT)。BIRNAT利用带有残差块和自注意力机制的深度卷积神经网络...
论文《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling》简称Attention BiRNN,作者Bing Liu(Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University)。经典的NLU论文(Semantic Frame)。 2. 摘要 基于注意力的编解码器神经网络模型最近在机器翻译和语音识别中显示出令...
Lecture Note 3 : neural network basics Lecture Note 4 : RNN language models, bi-directional RNN, GRU, LSTM Oxford Machine Learning by Nando de Freitas Lecture 12 : Recurrent neural networks and LSTMs Lecture 13 : (guest lecture) Alex Graves on Hallucination with RNNs Books / Thesis...
ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks 2018-03-05 11:13:05 1. 引言: 本文尝试用 基于四个方向的 RNN 来替换掉 CNN中的 convolutional layer(即:卷积+Pooling 的组合)。通过在前一层的 feature 上进行四个方向的扫描,完成特征学习的过程。
论文笔记:Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling 感想 最近深度学习面试的时候,有个面试官问了我LSTM,我一下子傻眼了,确实不怎么好懂,学LSTM已经有半年的时间了,但是对这个玩意儿却还不怎么明白,可能是没用过它的缘故吧,我找了一篇它和GRU比较的论文,这篇论文没有从理论上...
时空序列预测之Memory In Memory: A Predictive Neural Network for Learning Higher-OrderNon-Stationarity 。所以这篇文章提出的Memory in Memory的神经网络结构更加的强大。 亮点如下:提出了一种新的循环神经网络Memory In Memory来实现时空背景下的非稳态建模, 将高阶非稳态表述为...1. 写在前面 今天整理的这篇文...