关于使用 RNN 所能取得的惊人成就,我将留待 Andrej Karpathy 的优秀博文《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》来讨论。但它们确实非常神奇。 Essential to these successes is the use of “LSTMs,” a very special kind of recurrent neural network which works, for many tasks, much...
An unrolled recurrent neural network. 这种链式的属性表明循环神经网络与序列和列表是密切相关的,这种结构很自然地适合该类型数据。 在最近的几年里,RNN在许多难题上都获得了难以置信的成功,比如语音识别、语言模型、机器翻译、图像捕捉等。Andrej Karpathy的一篇博客Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Netwo...
Recurrent Neural Networks(循环神经网络) 传统的神经网络并不能做到信息持久化,用以前的信息预测当前的信息,这是传统神经网络剧的一个弊端,但是循环神经网络RNN解决了这个问题,RNN 是包含循环的网络,允许信息的持久化。 在上面的示例图中,神经网络的模块,AA,正在读取某个输入xixi,并输出一个值hihi。循环可以使得信息...
Andrej Karpathy的blog讨论了RNN的各种神奇的效果:The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks。RNN的成功运用得益于一种特殊的循环神经网络结构:LSTM。在循环神经网络的运用领域,几乎所有的令人激动的成果都是基于LSTM做出来的,它远比标准的RNN结构要好得多。本文接下来就是要讨论这些LSTM结构。 长期依...
《Understanding Recurrent Neural Networks Using Nonequilibrium Response Theory》S H Lim [Royal Institute of Technology and Stockholm University] (2020) http://t.cn/A6LluBmX view:http://t.cn/A6LluBm...
Recurrent Neural Network Language Models (RNN-LMs) have recently shown exceptional performance across a variety of applications. In this paper, we modify the architecture to perform Language Understanding, and advance the state-of-the-art for the widely used ATIS dataset. The core of our appro...
Understanding Recurrent Neural Networks Using Nonequilibrium Response TheorySoon Hoe Lim
Recurrent Neural Network Language Models (RNN-LMs) have recently shown exceptional performance across a variety of applications. In this paper, we modify the architecture to perform Language Understanding, and advance the state-of-the-art for the widely used ATIS dataset. The core of our approach...
Recurrent Neural Networks 人类不会每秒钟都从头开始思考。当你阅读这篇文章时,你是根据你对前几个词的理解来理解每个词的。你不会把一切都扔掉,再从头开始思考。你的思想具有持续性。 传统的神经网络无法做到这一点,这似乎是一个重大的缺陷。例如,想象一下,你想对一部电影中的每一个点发生什么样的事件进行分类...
在最近的几年里,RNN在许多难题上都获得了难以置信的成功,比如语音识别、语言模型、机器翻译、图像捕捉等。Andrej Karpathy的一篇博客Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks里详细介绍了RNN的许多优异表现。 The Problem of Long-Term Dependencies ...