让我们从一个问题开始，你能理解下面这句英文的意思吗？“working love learning we on deep”，答案显然是无法理解。那么下面这个句子呢？“We love working on deep learning”，整个句子的意思通顺了！我想说的是，一些简单的词序混乱就可以使整个句子不通顺。那么，我们能期待传统神经网络使语句变得通顺吗？不能！如果人类的大脑都感到困惑，我认为传统神经网络很难解决这类问题。
循环神经网络（recurrent nerual network）或RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，就像卷积网络是专门用于处理网格化数据X的神经网络。循环神经网络是专门用于处理序列
你的预测建模问题适合选择何种神经网络？对于初学者而言，深度学习领域很难知道要使用什么类型的网络。因为有许多类型的网络可供选择，每天都会有新的方法被发布和讨论。
昨天我们聊了一些自然语言处理的基本原理，比如“自然语言是什么”“计算机如何理解语言”“什么是自然语言处理”等等问题，在本文中我们将更深一步探讨自然语言处理取得了怎样的快速进展。
RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段落或文档的所有token。前馈网络的设计只是为了一次性地查看所有特征并将它们映射到输出。让我们看一个文本示例，它显示了为什么顺序或序列特性对文本很重要。I had cleaned my car和I had my car cleaned两个英文句子，用同样的单词，但只有考虑单词的顺序时，它们才意味着不同的含义。
在深度学习的知识宝库中，除了前面文章中介绍的RNN，还有一个重要的分支：卷积神经网络（CNN），其广泛应用于视觉，视频等二维或者多维的图像领域。卷积网络具有深度，可并行等多种特性，这种技术是否可以应用于解单维度的时间序列问题呢？本文介绍一种最近提出的新技术：时间卷积神经网络 (Temporal Convolutional Network，TCN)，由Lea等人于2016年首次提出，起初应用于视频里动作的分割，后逐渐拓展到了一般性时序领域。
ShapeNet_A Shapelet-Neural Network Approach for Multivariate Time Series Classification（AAAI21）
编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法，比如机器翻译等。
【新智元导读】特征学习和深度学习重要会议 ICLR 2016 最佳论文，DeepMind 团队开发了一个“神经编程解释器”（NPI），能自己学习并且编辑简单的程序，排序的泛化能力也比序列到序列的 LSTM 更高。机器，已经可以取代部分初级程序员的工作了。 题目：神经程序解释器（Neural Programmer-Interpreters） 作者：Scott Reed & Nando de Freitas，Google DeepMind 摘要 我们提出了一种神经编程解释器（Neural Programmer-
本文中蓝色字体为外部链接，部分外部链接无法从文章中直接跳转，请点击【阅读原文】以访问。
由于人类语言的流动性, 自动翻译或者机器翻译可能是最具挑战性的人工智能任务之一.20世纪90年代, 统计方法被用于完成这项任务, 取代了此前传统上的基于语法规则的翻译系统. 最近, 深度神经网络模型在命名为神经机器翻译的领域中获得了最先进的成果.
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。
人工神经网络有两个重要的超参数，用于控制网络的体系结构或拓扑：层数和每个隐藏层中的节点数。配置网络时，必须指定这些参数的值。
随着机器学习方法越来越多的应用于网络安全领域的数据分析中，如果模型无意中从训练数据中捕获了敏感信息，则在一定程度上存在隐私泄露的风险。由于训练数据会长期存在于模型参数中，如果向模型输入一些具有诱导性质的数据，则有可能直接输出训练样本[1]。同时，当敏感数据意外进入模型训练，从数据保护的角度出发，如何使模型遗忘这些敏感数据或特征并保证模型效果成了亟待解决的问题。
参考译文：https://blog.csdn.net/qq_28385535/article/details/86421359
while(1) { cout<<”Never Give Up”<<endl; }
之前介绍的都是属于深度神经网络框架的，那么在Deep Learning出现或者风靡之前，文本分类是怎么做的呢？
现如今，人们将深度学习运用到几乎所有领域，那些最“时髦的”领域包括计算机视觉、自然语言处理、语音分析、推荐系统以及预测系统。但是，有一个领域被大家遗忘在机器学习的角落，那就是信号分析（或时间序列分析）。本文中，将首先向大家展示信号和时间序列的重要性，接下来简要地回顾一下经典的方法，然后分享一下在Mawi公司运用深度学习处理信号的经验以及在算法交易领域的经验。
通过前向传播使用 Softmax 计算字典中各个单词出现的概率 输出字典中所有词的概率
[知乎作答]·神经网络对于输入的维度不一致的处理 本文内容选自笔者在知乎上的一个作答，总结下来作为神经网络对于输入的维度不一致的处理教程。。 1.问题描述 神经网络中，如果每次输入的维度不一致应该怎么处理？ 神经网络中，如果每次输入的维度不一致应该怎么处理？假设一队人，有时候这队人有三个（3个输入神经元），有时候这堆人有四个（四个输入）。 2.笔者作答 由于一般网络对输入尺寸有固定的要求。这是为什么呢？因为网络的机构和参数决定了需要固定。这是一个在深度学习开发很常遇到的问题。 解决方
在前面的文章中，我们介绍了循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。然而，对于诸如树结构、图结构等更复杂的结构，循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络：递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN)，以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Structure)。顾名思义，递归神经网络（巧合的是，它的缩写和循环神经网络一样，也是RNN）可以处理诸如树、图这样的递归结构。
循环神经网络是一类人工神经网络，其中节点之间的连接可以创建一个循环，允许某些节点的输出影响对相同节点的后续输入。涉及序列的任务，如自然语言处理、语音识别和时间序列分析，非常适合 RNN。与其他神经网络不同，RNN 具有内部存储器，允许它们保留来自先前输入的信息，并根据整个序列的上下文做出预测或决策。
Nature子刊 Machine Intelligence发布了八月份最新接收论文，共4 篇。一篇是清华生命学院龚海鹏和澳大利亚格里菲斯大学周耀旗等人用神经网络进行蛋白质结构预测方面的工作。
在自然语言处理领域，Transformer模型已经成为了主流的深度学习架构。凭借其强大的处理能力和高效的性能，Transformer在许多NLP任务中都取得了显著的成果。而在Transformer模型中，Attention机制起到了至关重要的作用。
该文主要目的是让大家体会循环神经网络在与前馈神经网络的不同之处。 大家貌似都叫Recurrent Neural Networks为循环神经网络。 我之前是查维基百科的缘故，所以一直叫它递归网络。 下面我所提到的递归网络全部都是指Recurrent Neural Networks。 递归神经网络的讨论分为三部分 介绍：描述递归网络和前馈网络的差别和优劣 实现：梯度消失和梯度爆炸问题，及解决问题的LSTM和GRU 代码：用tensorflow实际演示一个任务的训练和使用 时序预测问题 YJango的前馈神经
【新智元导读】 许多人对AI的想象都停留在应用层，而忽视了技术层AI也将产生颠覆——让机器自己编程。谷歌大脑、DeepMind、Facebook甚至Viv 都在这一方向上努力，发表了一系列研究论文。Venture Beat 作者 Lucas Carlson认为，机器自我编程其实离我们并不遥远，将很快实现。一旦机器做到这一步，在软件发挥重大作用的所有领域，将会经历一场颠覆性的变革。 想象AI 的未来是很有趣的：家庭服务机器人、亚马逊的智能家庭中枢（Echo）等设备将走进每家每户，还有无人机快递和更加精准的医学
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题，探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题，如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器，博文通俗易懂，专知内容组整理出来，希望大家喜欢。 Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者：Jason Brownlee 译者：专知内容组 ▌文本摘要概述 ---- 文本摘要是从一个源文档中
这篇文章回顾了基于TCN的解决方案的最新创新。我们首先介绍了一个运动检测的案例研究，并简要回顾了TCN架构及其相对于传统方法的优势，如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。然后，我们介绍了一些使用TCN的应用，包括改进交通预测，声音事件定位和检测，以及概率预测。
因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。
【新智元导读】眼下，人工智能研发的一个大方向是用AI系统来自动化开发AI系统。虽然这一目标尚未实现，但目前的进展让已足够令人人震惊。本文介绍了最新的一些进展，包括伯克利让算法自我优化、MIT自动生成神经网络架构，以及在这方面走得最远的 DeepMind 让算法“学习强化学习”。 2011年硅谷最有影响的技术投资人 Marc Andreessen 一篇“Why Software Is Eating The World”震撼业界。6 年后，移动、云计算和大数据三大技术浪潮已经强烈地改变了很多行业。 新的技术浪
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这个系列将主要借鉴《Tensorflow实战Google学习框架》这本书，主要介绍实现语言模型的一些前期准备，后期会出更详细的文章。
通常来说，文本情感分析是一个三分类问题：正向、负向、其他。而且，对于一个句子来说，情感也具体到某个方面。也就是说，一句话中对某个事物的不同方面进行评价。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。
【新智元导读】提及谷歌大脑、seq2seq、AutoML，许多人已是耳熟能详。在成功的背后，定是有许多研究人员的默默付出。而Quoc Le就是其中一位，堪称谷歌真正的“隐藏人物”、幕后英雄！
之前介绍的全连接神经网络和卷积神经网络的模型中，网络结构都是从输入层到各隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接（或者部分连接）的，但每层之间的节点是无连接的。
本文介绍Max-Planck生物化学研究所计算系统生物化学研究组的Jürgen Cox近期发表在Nature Biotechnology的综述Prediction of peptide mass spectral libraries with machine learning。最近开发的机器学习方法用于识别复杂的质谱数据中的肽，是蛋白质组学的一个重大突破。长期以来的多肽识别方法，如搜索引擎和实验质谱库，正在被深度学习模型所取代，这些模型可以根据多肽的氨基酸序列来预测其碎片质谱。这些新方法，包括递归神经网络和卷积神经网络，使用预测的计算谱库而不是实验谱库，在分析蛋白质组学数据时达到更高的灵敏度或特异性。机器学习正在激发涉及大型搜索空间的应用，如免疫肽组学和蛋白质基因组学。该领域目前的挑战包括预测具有翻译后修饰的多肽和交联的多肽对的质谱。将基于机器学习的质谱预测渗透到搜索引擎中，以及针对不同肽类和测量条件的以质谱为中心的数据独立采集工作流程，将在未来几年继续推动蛋白质组学应用的灵敏度和动态范围。
前言：本文简要介绍文本分类的情感分析及传统求解方法，词向量的表示以及和递归神经网络模型在情感分析上的应用。
基于图展开和参数共享的思想，我们可以设计各种循环神经网络。 📷 计算循环网络(将 x值的输入序列映射到输出值 o 的对应序列) 训练损失的计算图。损失L 衡量每个 o与相应的训练目标 v 的距离。当使用 softmax 输出时，我们假设 o 是未归一化的对数概率。损失 L 内部计算，并将其与目标 y 比较。RNN输入到隐藏的连接由权重矩阵 U参数化，隐藏到隐藏的循环连接由权重矩阵 W参数化以及隐藏到输出的连接由权矩阵 V 参数化。(左) 使用循环连接绘制的RNN和它的损失。(右) 同一网络被视为展开的计算图
在这篇博文[1]中，将讨论注意力机制的起源，然后介绍第一篇将注意力用于神经机器翻译的论文。由于上下文压缩、短期记忆限制和偏差，具有 2 个 RNN 的 Seq2Seq 模型失败了。该模型的 BLEU 分数随着序列长度的增加而不断降低。
今天要介绍的是清华大学交叉信息研究院曾坚阳教授在Bioinformatics发表的一篇关于多肽与MHC I类的结合预测的论文。在癌症治疗疫苗的开发中预测与主要组织相容性复合体（MHC，Major Histocompatibility Complex）结合的多肽有至关重要的作用。作者提出了一种基于注意力机制的深度神经网络预测框架 - ACME。作者在ACME的网络框架引入了注意力机制模块，使模型具有很好的可解释性，为多肽与MHC的结合偏好分析提供有用的见解。实验结果表明，ACME显著优于其他现有的预测方法。
来源：机器人圈 作者：BaymaxZ 本文长度为5000字，建议阅读20分钟 本文介绍RNN的重要性和先进性，并详细阐释几种用于深度学习中的RNN模型。 近年来，循环神经网络（RNN）在众多自然语言处理项目中取得重大突破得以成名。为什么RNN可以在众多机器学习方法中脱颖而出？本文编译自machinelearningmastery.com，作者是Jason Brownlee。该作者以清晰的思路概括性地介绍了RNN的重要性和先进性，并详细阐释了几种用于深度学习中的RNN模型。相信此文一定会使你对RNN的理解
本文是机器学习大牛Jason Brownlee系统介绍RNN的文章，他在文中详细对比了LSTM、GRU与NTM三大主流架构在深度学习上的工作原理及各自特性。读过本文，你就能轻松GET循环神经网络在语音识别、自然语言处理与机器翻译等当前技术挑战上脱颖而出的种种原因。 作者 | Jason Brownlee 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 循环神经网络(RNN)是一种人造神经网络，它通过赋予网络图附加权重来创建循环机制，以维持内部的状态。 神经网络拥有“状态”以后
最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。
这里红色部分是输入，比如说图像；绿色部分是网络部分，比如说卷积部分和全连接部分；蓝色部分是输出，比如说最终得到的分类概率。这样的网络结构很适合做图像的分类，图像的检测，这种数据都是固定的数据。如果是变长的数据，比如说文本，它的长度是不一定的，这个时候我们该怎么做呢？
尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。使用我们的开源Darts TCN实现，我们展示了只用几行代码就可以在真实数据集上实现准确预测。
神经网络图灵机 Alex Graves gravesa@google.com Greg Wayne gregwayne@google.com Ivo Danihelka danihelka@google.com Google DeepMind, London, UK 摘要 本文通过引入一个使用注意力程序进行交互的外部存储器（external memory）来增强神经网络的能力。新系统可以与图灵机或者冯·诺依曼体系相类比，但每个组成部分都是可微的，可以使用梯度下降进行高效训练。初步的结果显示神经网络图灵机能够
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
