大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。这个问题很有意义。机器学习算法没有缺点，那么为什么数据科学家选择深度学习算法呢？神经网络能为我们提供哪些传统机器学习无法提供的功能？
相信很多小伙伴在看论文的时候，会时不时的遇到注意力机制（Attention）这个关键词。其实注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是在图像处理、语音识别还是自然语言处理中，都很容易遇到注意力模型的身影。它其实是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。
选自arXiv 作者：Hojjat Salehinejad等 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪、蒋思源 近日，来自多伦多大学和滑铁卢大学的研究者撰文介绍循环神经网络的基础知识、近期发展和面临的挑战。机
在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如时序问题，比如你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。这个时候，我们怎么办呢？下面有两种解决方案
ANN（人工神经网络）受生物神经网络的启发。它可以通过观察示例来学习执行任务，我们不需要使用特定于任务的规则对它们进行编程。 ANN可以查看标记为“猫”或“无猫”的图像，并学习识别更多图像本身。
神经网络是目前最流行的机器学习算法之一。随着时间的推移，证明了神经网络在精度和速度方面，比其他的算法性能更好。并且形成了很多种类，像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码，深度学习等等。神经网络对于数据科学和或者机器学习从业者，就像线性回归对于统计学家一样。因此，对神经网络是什么有一个基本的理解是有必要的，比如，它是怎么构成的，它能处理问题的范围以及它的局限性是什么。这篇文章尝试去介绍神经网络，从一个最基础的构件，即一个神经元，深入到它的各种流行的种类，像CNN,RNN等。
一个神经网络结构通常包含输入层、隐藏层、输出层。输入层是我们的 features (特征)，输出层是我们的预测 (prediction)。神经网络的目的是拟合一个函数 f*：features -> prediction。在训练期间，通过减小 prediction 和实际 label 的差异的这种方式，来更改网络参数，使当前的网络能逼近于理想的函数 f*。
自然语言处理领域的殿堂标志 BERT 并非横空出世，背后有它的发展原理。今天，蚂蚁金服财富对话算法团队整理对比了深度学习模型在自然语言处理领域的发展历程。从简易的神经元到当前最复杂的BERT模型，深入浅出地介绍了深度学习在 NLP 领域进展，并结合工业界给出了未来的 NLP 的应用方向，相信读完这篇文章，你对深度学习的整体脉络会有更加深刻认识。
选自arXiv 作者：Shuai Li等 机器之心编译 参与：张倩、黄小天 近日，澳大利亚伍伦贡大学联合电子科技大学提出一种新型的循环神经网络 IndRNN，不仅可以解决传统 RNN 所存在的梯度消失和梯度爆炸问题，还学习长期依赖关系；此外，借助 relu 等非饱和激活函数，训练之后 IndRNN 会变得非常鲁棒，并且通过堆叠多层 IndRNN 还可以构建比现有 RNN 更深的网络。实验结果表明，与传统的 RNN 和 LSTM 相比，使用 IndRNN 可以在各种任务中取得更好的结果。同时本文还给出了 In
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/89390069
深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构，机器可以通过自身的数据处理进行学习。
什么是循环神经网络（RNN）？它们如何运行？可以用在哪里呢？本文试图回答上述这些问题，还展示了一个 RNN 实现 demo，你可以根据自己的需要进行扩展。
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。
这个问题很有意义。机器学习算法并没有什么不足之处，那么为什么数据科学家要选择深度学习算法呢？神经网路能够提供给我们哪些传统机器学习提供不了的功能呢？
一、神经网络基础和前馈神经网络 1、神经网络中的激活函数：对比ReLU与Sigmoid、Tanh的优缺点？ReLU有哪些变种？ 2、神经网络结构哪几种？各自都有什么特点？ 3、前馈神经网络叫做多层感知机是否合适？ 4、前馈神经网络怎么划分层？ 5、如何理解通用近似定理？ 6、怎么理解前馈神经网络中的反向传播？具体计算流程是怎样的？ 7、卷积神经网络哪些部分构成？各部分作用分别是什么？ 8、在深度学习中，网络层数增多会伴随哪些问题，怎么解决？为什么要采取残差网络ResNet？ 二、循环神经网络 1、什么是循环神经网络？循环神经网络的基本结构是怎样的？ 2、循环神经网络RNN常见的几种设计模式是怎样的？ 3、循环神经网络RNN怎样进行参数学习？ 4、循环神经网络RNN长期依赖问题产生的原因是怎样的？ 5、RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？为什么普通的前馈网络或 CNN 中采取ReLU不会出现问题？ 6、循环神经网络RNN怎么解决长期依赖问题？LSTM的结构是怎样的？ 7、怎么理解“长短时记忆单元”？RNN中的隐状态
1. 引言 机器学习技术为现代社会的许多领域提供了强大的技术支持：从网络搜索到社交网络的内容过滤，再到电子商务网站的产品推荐。机器学习技术正越来越多的出现在消费级产品上，比如照相机和智能手机。 机器学习系统可用于识别图像中的对象，将语音转换成文本，选择搜索结果的相关项，以及匹配新闻、帖子或用户感兴趣的其他东西。 类似的应用越来越多，它们都使用了一种叫做深度学习的技术。 一些你可能不知道的优质公众号！ 深度学习（也称为深层结构学习、层次学习或深度机器学习）是基于对数据中的高级抽象进行建模的算法，它属于机器
机器学习技术为现代社会的许多领域提供了强大的技术支持：从网络搜索到社交网络的内容过滤，再到电子商务网站的产品推荐。机器学习技术正越来越多的出现在消费级产品上，比如照相机和智能手机。 机器学习系统可用于识别图像中的对象，将语音转换成文本，选择搜索结果的相关项，以及匹配新闻、帖子或用户感兴趣的其他东西。 类似的应用越来越多，它们都使用了一种叫做深度学习的技术。 深度学习（也称为深层结构学习、层次学习或深度机器学习）是基于对数据中的高级抽象进行建模的算法，它属于机器学习的分支。最简单的例子，你可以有两组神经元：
本文介绍了深度学习的基本概念、发展历程、应用领域以及未来前景。通过简要介绍深度学习技术，探讨了其在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用，并展望了深度学习未来的发展方向。
作者：Lingbing Guo、Qingheng Zhang、Weiyi Ge、Wei Hu、Yuzhong Qu
机器学习技术正越来越多的出现在消费级产品上，比如照相机和智能手机。 机器学习系统可用于识别图像中的对象，将语音转换成文本，选择搜索结果的相关项，以及匹配新闻、帖子或用户感兴趣的其他东西。 类似的应用越来越多，它们都使用了一种叫做深度学习的技术。
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
【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：阿萨姆 | 普华永道 数据科学家 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 深度学习大热以后各种模型层出不穷，很多朋友都在问到底什么是DNN、CNN和RNN，这么多个网络到底有什么不同，作用各是什么？ 趁着回答《深度学习的主要分类是什么呀？这些网络cnn dbn dnm rnn是怎样的关系？》这个问题的机会，我也想介绍一下主流的神经网络模型。因为格式问题和传播原因，我把原回答内容在这篇文章中再次向大家介绍。 在更详细的介绍各种网络前，首先说明： 大部分神经网络都可以用深度(depth)和连接结构(c
近年来，对深度学习的需求不断增长，其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中，将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助。
用于解决输入数据为，序列到序列(时间序列)数据，不能在传统的前馈神经网络(FNN)很好应用的问题。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，即输入内容的上下文关联性强。
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！
RNN是深度学习算法的核心构件，为了更好的理解算法，我们从动机、结构，到反向传播和学习策略，逐步分析，然后不借助深度学习框架，实现RNN模型，再应用于时序数据的分析预测，验证这个模型。
什么是神经网络？它是如何工作的？现在有哪些神经网络？有哪几种类型的神经网络可以用于自然语言处理？下面我们会一一解答这些问题。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78258198
本文将从Seq2Seq工作原理、Attention工作原理、Transformer工作原理三个方面，详细介绍Encoder-Decoder工作原理。
选自arXiv 作者：Antonio Valerio Miceli Barone等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 在神经机器翻译问题中，不同的堆叠架构已经多次在不同研究中展现出了良好的表现，而深度转换架构（Deep transition architecture）则成功地用于语言建模等用途中。爱丁堡大学与 Charles University 的研究者们对这两种架构的多个组合形式在 WMT 翻译任务中的表现进行了测试，并提出了结合堆叠与深度转换的新型神经网络：BiDeep RNN。
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在深度学习领域，传统的前馈神经网络（feed-forward neural net，简称FNN）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天，FNN在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。 尽管如此，大多数专家还是会达成共识：FNN可以实现的功能仍然相当有限。究其原因，人类的大脑有着惊人的计算功能，而“分类”任务仅仅是其中很小的一个组成部分。我们不仅能够识别个体案例，更能分析输入信息之间的整体逻辑序列。这些信息序列富含有
首先，简要回顾一下神经网络的构成，即神经元、多层网络和反向传播算法。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源，如 CS231n 课程笔记 （https://cs231n.github.io/）。
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。
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
本文将从什么是CNN？什么是RNN？什么是LSTM？什么是Transformer？四个问题，简单介绍神经网络结构。
是上下文单元。上下文单元节点与隐藏层中节点的连接是固定的，并且权值也是固定的。上下文节点与隐藏层节点一一对应，并且值是确定的。
作者：Sandeep Bhupatiraju 剧透警告：摩斯电码并不需要破解。它很有用，因为消息可以使用这些代码以最少的设备发送，并且我说它不需要破解，因为代码是众所周知的，点和破折号的组合并不是什么秘密。但是，从理论上讲，它是一种替代密码（substitution cipher）， 每个字母（和每个数字）的每个字母都有一些使用点和破折号的表示形式，如下所示。 让我们暂停我们的怀疑，并假设我们收到摩尔斯电码的消息，但我们不知道如何阅读它们。假设我们还有一些代码的例子及其相应的单词列表。现在，
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。
---- CS224d－Day 5: 什么是RNN 本文结构： 1.什么是 RNN？和NN的区别？ 2.RNN 能做什么？为什么要用 RNN？ 3.RNN 怎么工作的？ 4.RNN 基本模型存在某些问题？ 5.GRU 和 LSTM 是什么？ ---- 1.什么是 RNN？和NN的区别？ RNN－(Recurrent Neural Networks)：循环神经网络 传统的神经网络模型，它是有向无环的，就是在隐藏层中各个神经元之间是没有联系的，而实际上我们的大脑并不是这样运作的，所以有了RNN模型，它在隐藏层的
【新智元导读】谷歌今天公布了一个用 TensorFlow 构建神经机器翻译（NMT）系统的教程，全面解释 seq2seq 模型，并演示如何从零开始构建 NMT 翻译模型。这个教程从 NMT 的背景知识讲起，详细讲解如何构建并训练一个 NMT 模型，并提供代码，绝对有用。 机器翻译——自动在两种语言之间进行翻译的任务——是机器学习中最活跃的研究领域之一。在多种机器翻译方法中，序列到序列（“seq2seq”）模型最近取得了巨大的成功，并已经成为大多数商业翻译系统的事实上的标准，例如谷歌翻译。这是由于 seq2s
金三银四是一年找工作的最好时机，都忙着找工作。找工作就少不了面试，面试就少不做被问各面试题。为了避免大家少走弯路，乘此机会，小编就将平时手里搜集的一些面试题整理出来，分享给大家，希望可以对正在找工作的人有所帮助。
神经网络和深度学习技术是当今大多数高级智能应用的基础。在本文中，来自阿里巴巴搜索部门的高级算法专家孙飞博士将简要介绍神经网络的发展，并讨论该领域的最新方法。
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。
雷锋网注：Geoffrey Everest Hinton（杰弗里·埃弗里斯特·辛顿 ）是一位英国出生的计算机学家和心理学家，以其在神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，
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。
Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的【编码器-解码器】架构（由 Google 在 2017 年提出）。
上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念，以及简要介绍了感知器和卷积神经网络，接下来继续介绍另外6种神经网络架构。
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