RNN原理总结
RCNN将CNN方法引入目标检测。 首先RNN的基本流程： 采用Selective Search方法生成1k-2k个候选区域(region proposal) 对每个候选区域使用CNN网络提取特征 将特征输入分类网络，判断是否属于该类 使用回归器精细修正候选框位置 select search单独进行总结，这里直接使用 1 生成候选边界框 我们输入一张图像，利用Select ...
深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解
深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解 1.循环神经网络 RNN 生活中，我们经常会遇到或者使用一些时序信号，比如自然语言语音，自然语言文本。以自然语言文本为例，完整的一句话中各个字符之间是有时序关系的，各个字符顺序的调换有可能变成语义完全不同的两句话，就像下面这个句子： 张三非常生气，冲动之下打了李四 ...
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Char RNN原理介绍以及文本生成实践
1 简介Char-RNN，字符级循环神经网络，出自于Andrej Karpathy写的The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks。众所周知，RNN非常擅长处理序列问题。序列数据前后有很强的关联性，而RNN通过每个单元权重与偏置的共享以及循环计算（前面处理过的信息会被利用处理后续信息）来体现。Char-RNN模型是从字符的....
于恒-RNN和LSTM神经网络的原理及应用
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从原理到实战 英伟达教你用PyTorch搭建RNN（上）
从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络大步推动了机器对自然语言的理解。 迄今为止，大多数模型把语言看作是字词的平面序列（flat sequence），使用时间递归神经网络（recurrent neural network）来处理。但语言学家认为，这并不是看待语言的最佳方式，应把其理解为由短语组成的的分层树状结构（ hierarchical tree of phrases）。由于对该类结构的支持，....
从原理到实战 英伟达教你用PyTorch搭建RNN（下）
代码实操 在开始创建神经网络之前，我需要设置一个 data loader。对于深度学习而言，在数据样例的 batch 上运行模型十分常见，这能通过并行计算加速训练，并在每一步有更加平滑的梯度。现在我们就开始，下文会解释上篇描述的如何对 stack-manipulation 进行 batch。 PyTorch text library 内置的系统，能把相近长度的样例组合起来自动生...
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