我们将深入深度学习的核心，也就是神经网络。大多数神经网络的变体是难以理解的，并且它们的底层结构组件使得它们在理论上和图形上是一样的。...如果我们把多个输入堆叠在一起，并且使用函数 f 将其与位于另一层的多个堆叠在一起的单元连接在一起，这就形成了多个全连接的感知机，这些单元（隐藏层）的输出成为最后一个单元的输入，再通过函数 f 和激活函数得到最终的分类...需要记住的关键点是，其他的变体，如 RNN、LSTM、GRU 等，基于和 CNN 类似的结构，不过架构存在一些差异。 ? CNN 由三种不同的层组成，即「卷积层」、「池化层」、「密集层或全连接层」。...（在下面的内容里，我们会以图像分类为例来理解卷积神经网络，后面再转移到自然语言处理和视频任务中。） 卷积层：假设一张图像有 5*5 个像素，1 代表白，0 代表黑，这幅图像被视为 5*5 的单色图像。...池化层使用 2*2 的矩阵，以卷积层相同的方式处理图像，不过它是给图像本身降维。下面分别是使用「最大池化」和「平均池化」的示例。 ? 全连接层：这个层是位于之前一层和激活函数之间的全连接层。
模型使用三种不同的 CNN：一种用于编码图像，一种用于编码问题，一种用于将图像和问题的编码结合在一起并产生联合表征。...图像 CNN 使用与 VGG 网络相同的架构，并从该网络的第二层获取长度为 4096 的向量。这通过另一个完全连接的层，以获得大小为 400 的图像表征向量。...将多元模态 CNN 的最终表征结果传入 softmax 层以预测答案。该模型在 DAQUAR 和 COCO-QA 数据集上进行评估。 以下模型同时使用了 CNN 和 RNN 算法。...3.3.3 堆叠注意网络（Stacked Attention Networks/SAN）（Yang 等人，2016） 本模型在思想上与之前的模型相似，因为它反复计算对图像的注意向量，以获得更细粒度的视觉信息来预测答案...然后，连接注意加权图像与问题编码，并将其再次用于计算对原始图像的注意。这可以重复 k 次，之后使用问题和最终图像表征来预测答案。作者认为，这种「堆叠」注意有助于模型迭代地丢弃图像中不重要的区域。
路径：data/goods_zh.txt 已实现的模型： Transfromer word2vec+textCNN fastext word2vec+LSTM/GRU word2vec+LSTM/GRU...+Attention word2vec+Bi_LSTM+Attention 项目代码获取方式 关注微信公众号 datayx 然后回复 中文分类 即可获取。...编码器由6个相同的层堆叠在一起，每一层又有两个支层。第一个支层是一个多头的自注意机制，第二个支层是一个简单的全连接前馈网络。...解码器也是堆叠了六个相同的层。不过每层除了编码器中那两个支层，解码器还加入了第三个支层，如图中所示同样也用了residual以及layer normalization。...https://arxiv.org/abs/1408.5882 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的ngram），从而能够更好地捕捉局部相关性
卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（CNN）是一种多层神经网络架构，主要用于图像处理应用。CNN架构明确假定输入具有空间维度（以及可选的深度维度），例如图像，这允许将某些属性编码到模型架构中。...下图展示了卷积神经网络层的不同部分： 卷积: 卷积过滤器扫描图像，使用加法和乘法操作。CNN试图学习卷积过滤器中的值以预测所需的输出。...另一个需要注意的是，CNN与RNN具有不同的架构。CNN是一种前馈神经网络，它使用过滤器和池化层，而RNN则通过自回归的方式将结果反馈到网络中。...6.2.2 视觉领域 在CNN中，我们从局部开始，逐渐获得全局视角。CNN通过从局部到全局的方式构建特征，逐像素识别图像，以识别例如角落或线条等特征。...如果CNN的方法就像从单个像素开始缩放，那么transformer会逐渐将整个模糊的图像聚焦。
2将BERT类模型的输出接入双向GRU或双向LSTM后再分类，如图5。...4.取BERT类模型的最后两层的第—状态位和pooler_out进行拼接以获取更多的句意信息，如图7。...6.将BERT类模型的输出字向量与词向量拼接双向LSTM后再接入双向GRU后接入卷积层，再进行最大池化和平均池化，如图9。...《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码 将机器学习模型部署为REST API FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享 重要开源！...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
以下是我们将要运行的模型： 前馈神经网络 (FFNN) 循环神经网络（RNN） 卷积神经网络（CNN） 与此同时，我会用Keras的API创建一个模型，以便简单的原型设计和代码的整洁，因此我们在此快速import...图2.2：一个堆叠RNN包含有BiGRU和LSTM层。该图形没有反映出实际的单元数。...图3.1：使用2×2滤波器对灰度图像进行卷积以输出3个通道。 这里有15个参数--12个权重和3个偏差。...图3.2 ：使用2×2滤波器对RGB图像进行卷积以输出一个通道 。这里有13个参数--12个权重和一个偏差。...图3.1：对一个2通道的2×2滤波器的图像进行卷积以输出3个通道。这里有27个参数--24个权重和3个偏差。
与卷积神经网络 ( CNN ) 等前馈网络相比，RNN 具有循环连接，其中最后的隐藏状态是到下一状态的输入。状态更新可描述如下： ? 其中 ? 和 ? 分别为时间步 t 的输入和隐藏状态。 ?...因此，构建和训练基于 RNN 的深度 LSTM 或 GRU 其实存在困难。...相比之下，使用 relu 等非饱和激活函数的现有 CNN 可以堆栈到非常深的网络中 (例如，使用基本卷积层可以堆叠到 20 层以上；使用残差连接可以到 100 层以上 [12])，并且仍然在接受高效的训练...IndRNN 可以实现高效的多层堆叠以增加网络的深度，尤其是在层上具有残差连接的情况下。语言建模实验给出了一个 21 层 IndRNN 的实例。...此外，每层 RNN 中的所有神经元都连接在一起，它们的运行状况很难解释。针对这些问题，本文提出了一种新的循环神经网络——独立循环神经网络 ( IndRNN )，即同一层的神经元相互独立，跨层连接。
那么将字符级 ngram 和词级 ngram 结合效果又怎么样呢？ 我们将两个 tf-idf 矩阵连接在一起，建立一个新的、混合 tf-idf 矩阵。...该模型有助于学习单词形态结构以及与这个单词大概率相邻单词的形态结构。 将这些属性结合在一起。...但是由于长度不同，还是没法将它们在矩阵中堆叠在一起。还好 Keras 允许用 0 将序列填充至最大长度。我们将这个长度设置为 35（这是推文中的最大分词数）。...GRU 中每个网络块的输出 h_t 的维度即单元数，将这个值设置为 100。由于用了双向 GRU，因此每个 RNN 块的最终输出都是 200 维的。...CNN 也可以应用于文本。CNN 的主要优势在于训练速度很快。此外，对 NLP 任务而言，CNN 从文本中提取局部特征的能力也很有趣。 RNN 和 CNN 可以堆叠在一起，可以同时利用这两种结构。
Paddle版本Simnet提供了BOW，CNN，LSTM及GRU四种网络实现，可以通过配置文件的形式灵活选择您需要的网络，损失函数，训练方式。...GRU与LSTM非常相似，但是只有两个门（update，reset），因而参数更少，结构简单，训练更简单。...LAC基于一个堆叠的双向 GRU 结构（Bi-GRU-CRF），在长文本上准确复刻了百度AI开放平台上的词法分析算法。网络结构如下图所示。 ?...△ 用两个Bi-GRU 堆叠的Bi-GRU-CRF网络 Bi-GRU是GRU网络的一种拓展，由一个反向的GRU与一个正向的GRU耦合而成，将一个完整的句子作为。两个GRU的输入相同，但是训练方向相反。...堆叠多个Bi-GRU可以形成深度的网络，从而能够促进语义的表示能力。本模型堆叠了两层Bi-GRU。 之后，将Bi-GRU的输出连到一个全连接层。
Paddle版本Simnet提供了BOW，CNN，LSTM及GRU四种网络实现，可以通过配置文件的形式灵活选择您需要的网络，损失函数，训练方式。...GRU与LSTM非常相似，但是只有两个门（update，reset），因而参数更少，结构简单，训练更简单。...LAC基于一个堆叠的双向 GRU 结构（Bi-GRU-CRF），在长文本上准确复刻了百度AI开放平台上的词法分析算法。网络结构如下图所示。...△ 用两个Bi-GRU 堆叠的Bi-GRU-CRF网络 Bi-GRU是GRU网络的一种拓展，由一个反向的GRU与一个正向的GRU耦合而成，将一个完整的句子作为。两个GRU的输入相同，但是训练方向相反。...堆叠多个Bi-GRU可以形成深度的网络，从而能够促进语义的表示能力。本模型堆叠了两层Bi-GRU。 之后，将Bi-GRU的输出连到一个全连接层。
Paddle版本Simnet提供了BOW，CNN，LSTM及GRU四种网络实现，可以通过配置文件的形式灵活选择您需要的网络，损失函数，训练方式。...GRU与LSTM非常相似，但是只有两个门（update，reset），因而参数更少，结构简单，训练更简单。...浅层CNN模型--是一个基础的序列模型，能够处理变长的序列输入，提取一个局部区域之内的特征。 单层GRU模型--序列模型，能够较好地解序列文本中长距离依赖的问题。...用两个Bi-GRU 堆叠的Bi-GRU-CRF网络 Bi-GRU是GRU网络的一种拓展，由一个反向的GRU与一个正向的GRU耦合而成，将一个完整的句子作为。两个GRU的输入相同，但是训练方向相反。...堆叠多个Bi-GRU可以形成深度的网络，从而能够促进语义的表示能力。本模型堆叠了两层Bi-GRU。之后，将Bi-GRU的输出连到一个全连接层。
你可以使用 Conv1D 层来处理序列（特别是文本，它对时间序列的效果并不好，因为时间序列通常不满足平移不变的假设），使用 Conv2D 层来处理图像，使用 Conv3D 层来处理立体数据 卷积神经网络或卷积网络是卷积层和最大池化层的堆叠...separable convolution，SeparableConv2D 层）所替代，后者与前者等效，但速度更快、表示效率更高。...对于大多数实际用途，你应该使用GRU 或 LSTM。两者中 LSTM 更加强大，计算代价也更高。...你可以将 GRU 看作是一种更简单、计算代价更小的替代方法 想要将多个 RNN 层逐个堆叠在一起，最后一层之前的每一层都应该返回输出的完整序列（每个输入时间步都对应一个输出时间步）。...如果你不再堆叠更多的 RNN 层，那么通常只返回最后一个输出，其中包含关于整个序列的信息 返回与不返回的差别 # 不返回 model.add(layers.LSTM(32, input_shape=(num_timesteps
它们主要被用于图像处理，但也可应用于音频等其它类型的输入。CNN 的一种典型的用例是让网络对输入的图像进行分类，比如，当输入的图像上有猫时输出「cat」、有狗时输出「dog」。...注意人们不会一次性移动 20 个像素（扫描器的宽度），也不是将图像分解成 20×20 的块；相反，而是让扫描器在图像上「爬行」。...为了将 CNN 应用到音频上，基本上是输入音频波然后缓慢移动音频片段，一段接一段。CNN 的真实世界实现往往会在末端连接一个 FFNN 以便进一步处理数据，这可以实现高度非线性的抽象。...比如给网络输入一个词「cat」，然后训练它生成一张类似猫的图像（通过将其与真实的猫图片进行比较）。和普通的 CNN 一样，DNN 也能和 FFNN 结合使用，但我们就不给这种网络缩写了。...GAN 包含任意两种网络（尽管通常是 FF 和 CNN），一个网络的任务是生成内容，另一个是用于评判内容。判别网络要么获取训练数据，要么获取来自生成网络的内容。
然后，它们一边“看”向图像的不同部分一边滑动，在每个区域中寻找相对中心的相同图案。 CNN与全连接网络有两个不同点：权值共享（weight sharing）和局部性（locality）。...然而，CNN的局部性却不适用于处理文本。 我是这样考虑的：图像中的每一个突出事物（狗，狗的鼻子，边缘，一小块颜色）都可以分开来独立理解，不需要观察该事物以外的内容。...人们通常使用的是能学习何时遗忘信息（将信息从简介中删除）以及学习何时传递信息的RNN架构（LSTMs或GRU）。...在这种情况下，人们需要一个模型，将句子1与句子2中的每个词/短语进行比较，以找出哪些词/短语可能是指同一个主题或其他。 注意力机制如上所述。...这与CNN或RNN的层数不同，前者叠加在一起就可以构成一个模型。 Transformer模型就是一种以attention为核心功能单元的架构。你可以将注意力的层堆叠，就像叠CNN或RNN的层一样。
但是，这篇博客中，我将重点放在完整的CNN架构上，而不是只关注单个内核。我们可能无法逐一浏览CNN历史上的每个主要发展节点，但是我将尝试带您了解常见的CNN架构如何随着时间演变。...LeNet架构 AlexNet：越深越好 AlexNet是最早在GPU上实现的CNN模型之一，该模型真正将当时不断增长的计算机计算能力与深度学习联系在一起。...根据VGG架构，堆叠在一起的多个3 * 3卷积能够复制更大的卷积核，并且它们之间存在更多的非线性特征（就激活函数而言），甚至比具有更大卷积核的对应模型表现更好。...VGG-16架构 ResNet：解决梯度消失 由于深度学习中一个非常普遍的问题，即消失的梯度，简单地堆叠多个CNN层以创建更深层模型的大趋势很快就停止了。...重点正转向沙漏架构之类的CNN模型，它的输出图像分辨率与输入相同。
长短期记忆网络（Long Short Term Memery network, LSTM） 双向循环神经网络（Bi-directional RNN） 持续型网络（Continuous-time RNN） 堆叠循环神经网络...其中，输入层到隐藏层使用双曲正切激活函数(tanh)，隐藏层到输出层使用 softmax 将输出映射为 (0, 1) 的概率分布。...基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。...不同于单一神经网络层，这里是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。 ? 在上面的图例中，每一条黑线传输着一整个向量，从一个节点的输出到其他节点的输入。...合在一起的线表示向量的连接，分开的线表示内容被复制，然后分发到不同的位置。 GRU ? ? ? 参考：https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92
本文将介绍NoScope优化的一个示例，并描述NoScope如何在模型级联中端到端地堆叠它们，以获得倍增的加速——在现实部署的网络摄像机上可提速1000倍。...NoScope 的专用模型也是CNN，但它们比通用的对象检测CNN更简单（更浅）。这有什么作用呢？与YOLOv2的每秒80帧相比，NoScope的专用模型每秒可以运行超过15000帧。...相比之下，现在的对象检测模型是逐帧地运行的，与帧之间的实际变化无关。这样设计的原因是，像YOLOv2这样的模型是用静态图像训练的，因此它将视频视为一系列的图像。...想专用模型一样，NoScope可以运行这些差异检测器，而不是调用昂贵的CNN。 把这些模型放到一起 NoScope将专用模型和差异检测器结合在一起，堆叠在一个级联中，或堆叠在使计算简化的一系列模型。...NoScope系统的因素分析 总结NoScope的级联车辆，优化器先在一个特定视频流中运行较慢的参考模型（YOLOv2，Faster R-CNN等），以获取标签。
卷积的结果堆叠在一起形成 Hₒᵤₜ × Wₒᵤₜ × n 输出。输出的宽度 Wₒᵤₜ 和高度 Hₒᵤₜ 取决于核大小和步长（内核步长在图像上移动时的大小）和填充（如何处理图像的边界）的值。...多头注意力块使用不同的权重矩阵多次计算自注意力，然后将结果连接在一起，使用另一个可训练矩阵将其大小调整为嵌入维度，这样可以输出与输入大小相同的向量，并其传递到下一个块。...CoAtNet 的目标是将 CNN 和 Transformer 的优点融合到一个单一的架构中，但是混合 CNN 和 Transformer 的正确方法是什么？...为了便于理解一个简化的版本（省略了多头 Q、K 和 V 投影）如下所示：将每个patch与同一图像中的每个其他patch进行比较，以产生一个自注意力矩阵。...并且执行下采样方式也有两种 ： 像在 ViT 模型中一样将图像划分为块，并堆叠相关的自注意力块。该模型被用作与原始 ViT 的比较。 使用渐进池化的多阶段操作。
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