双向RNN与堆叠的双向RNN 1、双向RNN 2、堆叠的双向RNN 3、双向LSTM实现MNIST数据集分类 1、双向RNN 双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。 📷 h t → = f ( W → x t +
今天给大家介绍的是被誉为“欧陆第一名校”苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）化学与应用生物科学系博士生Francesca Grisoni和制药行业顾问Gisbert Schneider教授于2020年6月发表在Journal of Chemical Information and Modeling的一篇论文，作者受双向RNN和SMILES本身的结构特性启发，提出一种可用于SMILES生成和数据增强的新的双向RNN分子生成模型——BIMODAL。该模型通过交替学习进行双向分子设计，并且该模型与其他双向RNN,单向RNN模型对比，在分子新颖性，骨架多样性和生成分子的化学生物相关性方面表明了基于SMILES的分子de novo设计双向方法是可取的，并显示了优越的实验结果。
双向RNN实际上仅仅是两个独立的RNN放在一起, 本博文将介绍如何在tensorflow中实现双向rnn
本文介绍了双向循环神经网络在序列数据处理上的应用，并给出了TensorFlow和Keras两个库在双向RNN上的实例代码。同时，文章还探讨了循环神经网络在序列数据处理上的应用，包括双向循环神经网络和序列循环神经网络的应用，并给出了相应的代码实例。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了RNN与双向RNN网路的原理和具体代码实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 介绍 通过对前面文章的学习，对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解，也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果。然而这些网络都有一个共同的特点：每一层的神经元之间是相互独立的，如输入层的神经元彼此之间是独立的。然而，现实世界中很
循环神经网络RecurrentNeural Network （RNN），是一个拥有对时间序列显示建模能力的神经网络。RNN相对于传统前馈神经网络的“循环”之处具体表现为RNN网络会对之前输入的信息进行记忆归纳，并把这份“记忆”应用于当前的计算。理论上来说，RNN非常适用于处理序列数据、并且可以支持对任意长度的序列处理。
之前介绍的循环神经⽹络模型都是假设当前时间步是由前⾯的较早时间步的序列决定的，因此它 们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候，当前时间步也可能由后⾯时间步决定。例如， 当我们写下⼀个句⼦时，可能会根据句⼦后⾯的词来修改句⼦前⾯的⽤词。**双向循环神经⽹络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。
前言：前面介绍了LSTM，下面介绍LSTM的几种变种 双向RNN Bidirectional RNN(双向RNN)假设当前t的输出不仅仅和之前的序列有关，并且 还与之后的序列有关，例如：预测一个语句中
事物、概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分，但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中。为了从文本中抽取这些关系事实，从早期的模式匹配到近年的神经网络，大量的研究在多年前就已经展开。
Prerequisite: Gated Recurrent Unit(GRU) Long Short term memory unit(LSTM)
【定义】当很多的层都用特定的激活函数(尤其是sigmoid函数)，损失函数的梯度会趋近于0，因此模型更加不容易训练。(As more layers using certain activation functions are added to neural networks, the gradients of the loss function approaches zero, making the network hard to train.)
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：keras系列第六篇，本文主要介绍了LSTM与双向LSTM网路的原理和具体代码实现。长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络，最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出，设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题，让记住长期信息成为神经网络的默认行为，而不是需要很大力气才能学会。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。点击公众号下方文
文章主要介绍了神经网络模型在自然语言处理领域的应用，包括机器翻译、文本分类、情感分析、命名实体识别、图像字幕生成、对话生成、机器阅读理解、摘要生成等任务。文章还介绍了目前存在的比较优秀的开源工具包，如 TensorFlow、PyTorch、Keras、NLTK、Spacy等，并给出了使用这些工具包进行自然语言处理任务的示例。此外，文章还探讨了自然语言处理未来发展的趋势，如多语言、多模态、跨语言等，并提出了相应的研究问题。
本系列文章面向深度学习研发者，系统讲解了深度学习的基本知识及实践，以Image Caption Generation为切入点，逐步介绍自动梯度求解、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等知识点。本文为第14篇，RNN系列第1篇。作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。 1. 内容简介 前面我们介绍了CNN，这对于Image Caption来说是基础的特征提取部分，或者说是对图像的“理解
摘要：本篇从理论到实践分享了机器学习是如何解决看图说话任务的。首先介绍了看图说话任务的背景，主要包括什么是看图说话任务和为啥要学习看图说话任务；然后详细讲解了看图说话任务，介绍了看图说话任务、机器翻译以及Encoder-Decoder三者之间的关系，重点介绍了一些有代表性的看图说话模型比如百度的m-RNN、谷歌的NIC、基于视觉Attention的NIC以及使用高等级语义特征的V2L等模型；最后实战了看图说话模型开源项目NeuralTalk2。对CV和NLP交叉领域的看图说话任务感兴趣的小伙伴可能会有帮助。
针对rnn网络训练速度较慢，不方便并行计算的问题，作者提出了一种SRU的网络，目的是为了加快网络的训练。
最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long Short-Term Memory） 在看这篇文章之前，如果之前没有接触过-神经网络，请先阅读-神经网络调优 RNNs的目的使用来处理序列数据。其在自然语言中贡献巨大，中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的
上次的一篇文章说了下DenseNet，这一篇文章来说一下CRNN+CTC的识别原理以及实现过程。这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得好好读一下。
◆ ◆ ◆ 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 的联合概率被表示为 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 的属性变化会根据其在
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1. 概况 1.1 任务 口语理解（Spoken Language Understanding, SLU）作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域，其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图
初始n*d的点云，首先经过输入特征提取块(3卷积层，每层64个1*1滤波器)，输出n*din大小的特征Fin；通过x、y、z三个方向的切片池化层将无序点云转换为有序序列；采用双向RNN处理序列，更新特征；采用切片上池化层映射回每个点；最后经过输出特征提取块(3个1*1卷积层，输出维度为512，256，K)，处理Fsu(切片上池化层的输出)，输出每个点的预测
最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long Short-Term Memory）
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
今天给大家介绍来自首尔国立大学Sungroh Yoon课题组在arXiv上发表的一篇文章。作者指出当前很多方法采用半监督学习来进行蛋白质序列建模，其中的预训练方法主要依赖于语言建模任务，并且常常表现的性能有限。为了更好地捕获未标记蛋白序列中包含的信息，必须进行补充蛋白特异性的预训练任务。针对以上问题，作者提出了一种称为PLUS的新型预训练方案。PLUS包括掩码语言建模（MLM）和补充蛋白质特异性的预训练任务，即相同的家族预测，可用于预训练各种模型架构。
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。
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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。
有些问题，输入数据 X 和 输出数据 Y 都是序列，X 和 Y 有时也会不一样长。在另一些问题里，只有 X 或 只有 Y 是序列
有一些推送中无法渲染的特殊符号，我会以LaTeX符号代替，会有轻微阅读不便，请各位谅解！
下面附上一张 pack_padded_sequence 原理图（其实只是将三维的输入去掉PAD的部分搞成了二维的。在RNN前向的时候，根据batch_sizes参数取对应的时间步计算。）
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73136866
本文不是 NLP 研究的完整列表，因为太多了无法总结的这么完整！但是本文对影响NLP研究的一些重要的模型进行总结，并尽量让它简约而不是简单，如果你刚刚进入NLP领域，本文可以作为深入研究该领域的起点。
作者 | 李理，环信人工智能研发中心vp，十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统，负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类具有内部环状连接的人工神经网络，用于处理序列数据。其最大特点是网络中存在着环，使得信息能在网络中进行循环，实现对序列信息的存储和处理。
深度学习是一个由多个处理层组成的机器学习领域，用于学习具有多个抽象层次的数据表示。典型的层次是人工神经网络，由前向传递和后向传递组成。正向传递计算来自前一层的输入的加权和，并通过非线性函数传递结果。向后传递是通过导数链规则计算目标函数相对于多层模块堆栈权重的梯度。深度学习的关键优势在于表示学习的能力以及向量表示和神经处理赋予的语义合成能力。这允许机器输入原始数据，并自动发现分类或检测所需的潜在表示和处理。
1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。
CTPN(Connectionist Text Proposal Network)，end-to-end 框架：
至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一下，那里比我说得更加清楚。
引言 在离人工智能越来越近的今天，研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓，期待也越来越高。 我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看，而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听（比如百度的语音识别），于是大量的精力开始投向NLP领域，让计算机学会写也一定是非常有意思的事情，试想一下，如果计算机通过读韩寒和小四的小说，就能写出有一样的调调的文字，这是多带劲的一件事啊。 你还别说，还真有这么一类神经网络，能够在NLP上发挥巨大的
一、为什么选择序列模型 序列模型可以用于很多领域，如语音识别，撰写文章等等。总之很多优点。。。 二、数学符号 为了后面方便说明，先将会用到的数学符号进行介绍。 输入值中每个单词使用One-shot来表
作者 | 李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。 写在前面 由于工作太忙，这个系列文章有一年多没有更新了。最近在整理资料时用到了里面的一些内容，觉得做事情应该有始有终，所以打算把它继续完成。下面的系列文章会首先会介绍 vanilla RNN 的代码，希望读者能够通过代码更加深入的了解RNN的原理。代码会着重于 forward 的介绍，而对 BPTT 一带而过。之前的文章为了让读者了解原理，我们都是自己来实现梯
本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。
所谓RecurrentStructure就是把同一个structure反复的应用。好处就是就算输入是一个复杂的sequence，我们需要的不同种类的flag并不会随着inputsequence 的长度而改变。不管输入多少sequence，network需要的参数量永远都是一样的。
翻译：@胡杨(superhy199148@hotmail.com) && @胥可(feitongxiaoke@gmail.com) 校对调整：寒小阳 && 龙心尘 时间：2016年7月 出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51932536
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 17 个在语音识别任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、Bi-RN
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！ 写作时间：2019-03-02 12:46:15
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