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...
原文:Sherstinsky, Alex. “Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) Network.” ArXivabs/1808.03314 (2018): n. pag. [1808.03314] Fundamentals of Recurrent Neur…
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...
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…
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...
该论文于2015年由Google Deepmind发表在ICML并产生了很大的影响力。 摘要 本文介绍了用于图像生成的深度循环注意力写入器(Deep Recurrent Attentive Writer,DRAW)神经网络体系结构。 DRAW网络结合了模仿人眼偏爱的新颖空间注意力机制,以及允许迭代构造复杂图像的顺序变分自动编码框架。该系统大大改进了MNIST生成模型的最新...
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...
与RFS多目标滤波算法[15,4,2]相比,所提算法的超参数数量明显减少。例如,[2]除了杂波分布、生存和检测概率外,还需要超参数来执行输出密度函数的修剪、合并和截断。据我们所知,这是第一批解决循环神经网络多目标过滤任务的论文之一,特别是不需要预训练网络。
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...
论文笔记:ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。