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人工智能動態
  • 來源: 張行
  • 日期: 2019-08-22
以下文章轉自University of Chinese Academic of Science張行
一、Recurrent Neural Network
•學名:循環神經網網絡
•用途:自然語言處理(NLP)、機器翻譯、問答系統QA、文本分析、情感分析、主題提取
•結構:
            
•原理:主要,保留了前一時刻的Memory信息,因此當前t時刻的輸出是上?次隱層的輸出h(t-1)-Memory和本次輸入。
•模型結合:正因為這種特性,保留了序列的上下文的信息,索引被?泛用于自然語言對話,機器翻譯,Time Sequence等
•Example
The same network is used again and again

 
二、深度學習Processing
 
•Learning Target
 
•Learn
原理:使用BPTT反向傳播的算法不不打斷的更新神經元節點的權重信息。
 
三、RNN的幾種結構
1、Many to one(多對一)
 
原理:將多次的輸出進?累計計算,最后算總和輸出
應用:情感分析、文本分類
 
2、Many to Many(多對多)n-n n-m
 
 
原理:對于每次的輸入,都有輸出。參考sequence-sequence Learning
應用:機器翻譯,語言識別
輸出不同長度n-n, 但是詞的個數對應
 
輸出shorter n-m

3、Many to Many(多對多)n-n n-m
 
 
原理:輸入為圖像的特征,輸出是一段對圖像的描述。
應用:主題提取



 
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