1、多层感知机 原理： 多次重复线性回归的加权求和过程（中间的计算结果称为隐单元，隐单元构成隐层），计算完每个隐单元的加权求和之后，对结果应用一个非线性函数。再将这个函数结果用于加权求和得出y 矫正非线性（relu） 正切双曲线（tanh） sklearn.neural_network.MLPClassifier from skle
概述 从 本节开始学习RNN相关内容。 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，将神经网络模型训练好之后，对于input 输入x ，经过隐层后，输出层会得到y. 为啥还需要RNN网络呢？ 神经网络都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能
多任务学习(Multi-task learning)是迁移学习（Transfer Learning）的一种，而迁移学习指的是将从源领域的知识（source domin）学到的知识用于目标领域(target domin)，提升目标领域的学习效果。 而多任务学习也是希望模型同时做多个任务时，能将其他任务学到的知识，用于目标任务中，从而提升
RNN: 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入 在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。 RNN的结构及变体基础的神经网络包含输入层、隐层、输出层，通过激活函数控制输出，层与层
PatchUp: A Regularization Technique for Convolutional Neural Networks 本文的主要思想是将类似cutmix的方法运用到了网络隐层 Introduction 主要介绍了一些mixup方法，并提出该方法具有流形入侵的问题存在（mix后的图像与伪mix的原始图像类似，但标签确实mix后的标签，主演就产生
在自然语言处理中会有这样一种情况：句子的前后之间有着某种关联。而有着这种关联的句子如果在适当的模型中进行训练就能够实现预测下一个词出现的可能性。但典型的CNN网络并不能通过训练获取这种前后关联的时序关系，它不能保持之前所习得的知识。而RNN就解决了这个
在“M-P神经元模型”中，神经元接收到来自个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出。常用Sigmoid函数作为激活函数。 把许多个这样的神经元按一定额层次结
1、onehot 缺点：词之间没有关联，泛化性差 2、高维特征表示：每词由300维的特征表示，能够获取词之间的相似性关系。更好。 学习词嵌入，可以迁移学习，可以小样本 在训练集中找相似特征的进行归纳。 一般词嵌入，使用双向ＲＮＮ 词嵌入，找网上模型然后少量训练标记进行迁移学习，可以使用比1-hot更低
一、Elman神经网络介绍 1.特点Elman神经网络是一种典型的动态递归神经网络，它是在BP网络基本结构的基础上，在隐含层增加一个承接层，作为一步延时算子，达到记忆的目的，从而使系统具有适应时变特性的能力，增强了网络的全局稳定性，它比前馈型神经网络具有更强的计算能力，还可以用来解决快
文本分类能做什么？ 识别垃圾邮件、情感分析、主题分类等 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己的特点，根
单层前馈神经网络（SLFN）以其良好的学习能力在许多领域得到了广泛的应用，然而传统的学习算法，如BP等固有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈，前馈神经网络大多采用梯度下降法，该方法存在以下几个方面的缺点和不足： 1、训练速度慢。由于梯度下降法需要多次迭代，从而达到修正权值和阈值的目
1.语言模型 语言模型用于对特定序列的一系列词汇的出现概率进行计算。一个长度为 m 的词汇序列 {w1,…,wm} 的联合概率被表示为 P(w1,…,wm) 。由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇 wi 的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率 P(w1,…,wm) 的计
激活函数是什么激活函数，即Activation Function,有时候也称作激励函数。它是为了解决线性不可分的问题引出的。但是也不是说线性可分就不能用激活函数，也是可以的。它的目的是为了使数据更好的展现出我们想要的效果。激活函数在哪里用？比如一个神经网络为了更清晰的表示，我用红色标出。
TR任务的应用CTR任务描述其实很简单：给定一位用户以及一个商品或者电影等，再配合上下文，比如时间地点，最后预测用户是否会点击该广告或电影。CTR任务典型的应用场景有计算广告、推荐系统、信息流排序。CTR任务例子上图的CTR任务例子对应着应用场景中的推荐系统——电影推荐。机器学习中
Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《Batch Normalizati
本文来自CSDN博客，转载请注明出处：http://blog.csdn.net/a635661820/article/details/44130285 参考资料： 词向量部分: http://licstar.net/archives/328#s21 ngram部分: http://www.zhihu.com/question/21661274 论文参考: A Neural Probabilistic Language Model
单元格的划分 对于单隐层ReLU神经网络，考虑ReLU函数可以引入非光滑性的性质，通过输入的样本向量与网络权值参数向量的点积后是否被ReLU函数所激活，进而可以将激活与不激活的位置抽象为空间的不同区域——单元格。输入的样本向量，可以作为网络参数空间的法向量。则有，若干个样
1. 神经元模型 神经网络机器学习中最基本的成分是 “M-P 神经元模型”，如下所示，在这个模型中，神经元接收到来自 n n n 个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权
Connectionist Temporal Classification (CTC) CTC可以用于线上实时地语音识别，编码器用的是单向的RNN，解码是用MLP来预测文字分布。 编码器将语音输入\(x^i\)编码成\(h^i\)，MLP再对它乘上一个权重，接上Softmax，得到词表V大小的概率分布。 但有时候当前的语音输入可能并不能对应实际的
==================================================================== 结构 标准的受限玻尔兹曼机由二值（布尔/伯努利）隐层和可见层单元组成。权重矩阵 W=(wij)中的每个元素指定了隐层单元 hj和可见层单元 vi之间边的权重。此外对于每个可见层单元 vi有偏置 ai，对每个隐层单元 hj
转自https://blog.csdn.net/qq_42823043/article/details/89765194 简介Batch Normalization简称BN，是2015年提出的一种方法《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处
bert之类的预训练模型在NLP各项任务上取得的效果是显著的，但是因为bert的模型参数多，推断速度慢等原因，导致bert在工业界上的应用很难普及，针对预训练模型做模型压缩是促进其在工业界应用的关键，今天介绍三篇小型化bert模型——DistillBert, ALBERT, TINYBERT。 一，DistillBert
众所周知，深度学习正逐渐获得越来越多的关注，并且毫无疑问成为机器学习领域最热门的话题。 深度学习可以被看作是一组算法的集合，这些算法能够高效地进行多层人工神经网络训练。 在本章，读者将学习人工神经网络的基本概念，并且接触到新近基于Python开发的深度学习库，从而更进一步去探索
一、递归神经网络 1、什么是递归神经网络 递归神经网络是两类人工神经网络的总称，分为是时间递归神经网络（Recurrent Neural Network）和结构递归神经网络（Recursive Neural Network）。前者也可叫循环神经网络。RNN网络在传统神经网络的基础上加入了“记忆”成分。 ！！！之前的一些神经
1 什么是神经网络1.1 基本结构 说明：通常一个神经网络由一个input layer，多个hidden layer和一个output layer构成。图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器）设计神经网络的重要工作是设计hidden layer，及神经元
