AI代码解释 # 假设有一个包含文本的数据集text_data=["Hello, how are you?","I'm doing well, thank you!"]# 分词tokenized_data=[text.split()fortextintext_data]# 构建词汇表vocab=set(wordforsentenceintokenized_dataforwordinsentence)# 构建词语到索引的映射word_to_index={word:idxforidx,wordin...
一、普通神经网络 在介绍RNN之前先回顾什么是普通神经网络:把每一个元素节点作为计算节点,边长作为权重,打个简单的比分:x向量作为输入,输出y比如0.5,0.7,与真实情况的y0,1对比,把损失算出来,对权重求导,乘上learningrate,,对前面的权重进行更新,w1和w1’的关系就是一段位移,更新后0.2,0.9差一点,就继续更新,直到...
本本将介绍涉及卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、生成对抗网络 (GAN)、Transformer 和编码器-解码器架构的深度学习架构。 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络 (CNN) 是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑的数据,例如图像和视频。将 CNN 想象为一个多层过滤器,用于处理图像以提取有意义的特征并进...
CNN(Convolution Neural Network) 和 RNN(Recurrent Neural Network)是当下 Deep Learning 应用领域中主流的两大结构。前篇文章中我们介绍了 CNN,本篇开始我们聊聊 RNN。RNN 跟 CNN 历史相似之处在于,都是上个世纪提出来的概念。但是由于当时计算量和数据量都比较匮乏,它们都被尘封,直到近几年开始大放异彩,可以说是...
— Dzmitry Bahdanau, et al.,Neural machine translation by jointly learning to align and translate, 2015 二、使用Attention机制 Attention机制的基本思想是,打破了传统编码器-解码器结构在编解码时都依赖于内部一个固定长度向量的限制。 Attention机制的实现是通过保留LSTM编码器对输入序列的中间输出结果,然后训练一...
推送第三日,量化投资与机器学习公众号将为大家带来一个系列的Deep Learning原创研究。本次深度学习系列的撰稿人为张泽旺 ,DM-Master,目前在研究自动语音识别系统。希望大家有所收获,共同进步! 长短期记忆模型LSTM 首先想,为什么RNN的记忆性不够?我们可以把梯度消失问题转换成比较形象的解释,例如可能是输入权重Win没有很...
python深度学习从零构建CNN和RNN书籍中相关源码 deep reinforcement learning with python,什么是深度学习1人工智能、机器学习与深度学习人工智能机器学习从数据中学习表示深度学习之深度用三张图理解深度学习的工作原理人工智能的未来2机器学习简史概率建模早期神经网络核
11. 深层循环神经网络(Deep RNNs) 为了学习更复杂的函数,像标准的神经网络一样,通常我们会把多个RNN网络堆叠起来,构建更深、更复杂的模型。用a[l]<t>表示第l层网络的第t个时间步的激活值,为了计算a[l]<t>每一层有自己的权重Wa[l]和ba[l]。对于一般的神经网络,可能有100多层的深度,而对于RNN来说,三层...
务必重视2.Code Pipeline一般cv模型的代码都是由这几个模块构成，Data(dataset/dataloader), model 本身...
1、deep_neural_network_v1.py:自己实现的最简单的深度神经网络(多层感知机),不包含正则化,dropout,动量等...总之是最基本的,只有fp和bp。 2、deep_neural_network_v2.py: 自己实现的最简单的深度神经网络(多层感知机),和v1的唯一区别在于:v1中fp过程,caches每一层存储的是(w,b,z,A_pre), 而v2每一...