LSTM Networks for Sentiment Analysis Summary This tutorial aims to provide an example of how a Recurrent Neural Network (RNN) using the Long Short Ter ...
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2016-07-15 00:13:39
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即使不是 NLPer，现实中依然会面对很多序列问题。
全文内容来自 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 3位大老爷的作品“Deep Learning”的其中一章“Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets”。...
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2016-07-13 16:07:25
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之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法（ 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） ,LSTM网络（Long Short-Term Memory ）），本文将 ...
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2016-06-21 17:17:14
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4. Long Short-Term Memory RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式： \[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw ...
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2016-06-17 17:00:15
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其实这是老板让上交的一份总结，贴出来，欢迎朋友们批评指正。 最近看了一部分关于NLP的几篇论文，其中大部分为神经网络实现， 从基本的HMM算法实现，到LSTM实现，有很多方法可以用来处理NLP任务中的阅读、QA或者记忆功能。另外，Facebook给出了20个NLP任务，也有一些公认的测试数据集。目前 ...
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2016-05-30 21:23:59
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引言前面已经介绍过RNN的基本结构，最基本的RNN在传统的BP神经网络上，增加了时序信息，也使得神经网络不再局限于固定维度的输入和输出这个束缚，但是从RNN的BPTT推导过程中，可以看到，传统RNN在求解梯度的过程中对long-term会产生梯度消失或者梯度爆炸的现象，这个在这篇文章中已经介绍了原因，对于此，在1997年
的Grave大作[1]中提出了新的新的RNN结构：Long Short Te...
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2016-05-27 11:24:59
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这一节主要介绍了RNN和LSTM。Modeling sequences: A brief overview在这一小节，我们将对应用于序列（sequences）的不同类型的模型做一个概括。我们从最简单的模型——ultra aggressive models（该模型尝试根据前一个序列（term or sequence）去预测下一个序列）开始，接着再讨论该模型使用了隐含层的复杂变形，然后再介绍更多有着hi...
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2016-05-18 18:05:39
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1.内容概述
建立一个深度文本循环网络（Deep-Text Recurrent Network, DTRN)，将自然场景中的文本识别问题转换成一个序列标记问题。为了避免比较困难的字符分割问题，使用CNN从整张词汇图片中生成一个有序的高级序列，然后使用建立在长短记忆网络（long short-term memory，LSTM）上的深度循环模型来识别生成CNN序列。...
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2016-04-29 15:07:55
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本文通俗易懂地介绍了深度学习中“门函数”的主要作用及其在LSTM中是如何组合使用的。...
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2016-04-22 01:12:47
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1. A basic LSTM decoder. 每次的输出值就是下一次的输入值, 第一次的输入值就是 encoder 产生的 Context Vector. Encoder最后输出的 hidden state 通常用来初始化 Decoder的 $y_{0}$.基本公式: \[y_{0} = LST... ...
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2016-04-20 23:23:53
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