图灵机就是深度学习最热循环神经网络RNN？1996年论文就已证明（2）
3.2 矩阵制定上述构造也可以以矩阵的形式实现。基本思想是将变量值和「程序计数器」存储在进程状态s中，并让状态转换矩阵A代表节点之间的链接。矩阵结构的运算可以定义为一个离散时间的动态过程其中非线性向量值函数现在按元素定义，如（2）中所示。状态转移矩阵A的内容很容易从网络公式中解码出来——矩阵元素是节点之间的权重。该矩阵公式类似于[3]中提出的「概念矩阵」框架。4 例子假设要实现一个简单的函数y=....
图灵机就是深度学习最热循环神经网络RNN？1996年论文就已证明（1）
【新智元导读】这几位科学家在1996年对图灵机进行的论证，拿到今天来看也是值得深思的。1996年的8月19日至23日，芬兰的瓦萨举行了由芬兰人工智能协会和瓦萨大学组织的芬兰人工智能会议。会议上发表的一篇论文证明：图灵机就是一个循环神经网络。没错，这是在26年前！让我们来看一看，这篇发表于1996年的论文。1 前言1.1 神经网络分类神经网络可用于分类任务，判断输入模式是否属于特定的类别。长期以来....
Transformer的潜在竞争对手QRNN论文解读，训练更快的RNN
使用递归神经网络（RNN）序列建模业务已有很长时间了。但是RNN很慢因为他们一次处理一个令牌无法并行化处理。此外，循环体系结构增加了完整序列的固定长度编码向量的限制。为了克服这些问题，诸如CNN-LSTM，Transformer，QRNNs之类的架构蓬勃发展。在本文中，我们将讨论论文“拟递归神经网络”（https://arxiv.org/abs/1611.01576）中提出的QRNN模型。从本质....
论文赏析[NAACL16]RNN文法（二）
生成式模型本文最重要的就是上面提到的生成式模型，因为GEN(x)动作的存在，所以模型同时对句子 X 和句法树 Y 的联合分布进行了建模。记当前状态的向量表示为 ，那么联合分布可以表示为：其中 表示动作 A 的向量表示， B 表示偏移向量，都包含在了RNNG参数集合 里面，通过训练得到。而当前状态的向量表示 由三部分得到，输出buffer的LSTM输出 、栈的LSTM输出 、历史动作序...
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论文赏析[NAACL16]RNN文法(一）
摘要今天要介绍的这篇论文是来自NAACL16的Recurrent Neural Network Grammars，主要贡献点就是提出了一种新的文法RNNG，不同于传统的PCFG之类的文法，RNNG使用RNN来对句子和它的句法树的联合概率进行建模，因此它是一个生成模型。但是稍稍修改就可以改为判别模型，也就是大家熟悉的基于转移的成分句法分析系统，并且转移系统是采用top-down方法的，也就是利用了....
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论文赏析[ACL18]基于RNN和动态规划的线性时间成分句法分析（二）
训练还是使用max-margin loss来训练，但是有几点小小的改进。cross-span损失以往的损失函数里有个 ，衡量的是预测树和标准树不同的span的数量。但是这有个问题，因为用了隐式二叉化，所以在预测树里存在label为空的情况。如果这个span在标准树中label也是空，那么原来的损失就不惩罚这一项了，但是要考虑到如果这个span在标准树中与某个标准的span产生了交叉，那么它根本.....
![论文赏析[ACL18]基于RNN和动态规划的线性时间成分句法分析（二）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/ad0cf6a2258149ffb4efc19974a2f3f9.png)
论文赏析[ACL18]基于RNN和动态规划的线性时间成分句法分析（一）
介绍这次要介绍的论文是huang liang发表在ACL18的一篇短文，提出了一个基于转移系统的线性时间句法分析器。本文的主要贡献点主要有如下几点：传统的基于转移的句法分析模型都是贪心解码，不能考虑到所有的状态空间，所以本文的模型采用beam search将状态空间提升到了指数级别。首次采用cube pruning将分析的时间复杂度降低到了 。采用max-violation损失函数代替原来的求.....
![论文赏析[ACL18]基于RNN和动态规划的线性时间成分句法分析（一）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/5447933b3c1b41adbac5ce4d8ffc8f1b.png)
《自然：神经科学》论文：动物视觉系统里的RNN能加速物体识别
雷锋网 AI 科技评论按：顶级期刊《Nature Neuroscience》（自然：神经科学）近日刊登了一篇新论文，论文标题是「Evidence that recurrent circuits are critical to the ventral stream's execution of core object recognition behavior」（证据表明循环结构对核心物体识别行为中....
中科院计算所王永庆详解IJCAI 17录用论文：如何用注意力机制RNN进行信息传播建模？｜IJCAI 2017
雷锋网AI科技评论：IJCAI 2017即将举行，为此，雷锋网特邀请了部分录用论文作者对自己的作品进行详细解读，以供有兴趣的老师同学们了解作者的研究思路。本文原载于王永庆个人公众号“KingsGarden”，授权雷锋网转载，雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论做了不改变原意的编辑。 另外，雷锋网即将在 8 月 12 日下午举行“GAIR大讲堂CVPR 上海交大专场”分享会，感兴趣的同学赶紧点击此....
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