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Boosting 简介--A (small) introduction to Boosting

A (small) introduction to Boosting https://codesachin.wordpress.com/tag/adaboost/ 这里翻译了一下这篇博客,对 boosting 介绍的很好 What is Boosting? 什么是 Boosting Boosting is a machine learning meta-algorithm that aims to iteratively build an ensemble 但是 Boosting 不是这样的。 How does Boosting work? ? 通常一个基于 Boosting 框架的回归算法工作流程如下: ?

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Boosting

1 Boosting算法的起源 Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。 Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。 Boosting的思想起源于 Valiant提出的 PAC ( Probably Approximately Correct)学习模型。 1990年, Schapire最先构造出一种多项式级的算法 ,对该问题做了肯定的证明 ,这就是最初的 Boosting算法。一年后 ,Freund提出了一种效率更高的Boosting算法。 转自:百度百科-Boosting 2 Boosting算法的发展 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,也就是一种集成分类方法(Ensemble Method)。 循环迭代多次       更新样本分布       寻找当前分布下的最优弱分类器       计算弱分类器误差率   2.

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    循环神经网络

    学习目标 目标 了解序列模型相关概念 掌握循环神经网络原理 应用 应用RNN原理手写一个RNN的前向和反向传播过程 4.1.1 序列模型 4.1.1.1 定义 通常在自然语言、音频、视频以及其它序列数据的模型 _ 序列数据的输入输出长度不固定 4.1.2 循环神经网络 循环(递归)神经网络(RNN)是神经网络的一种。RNN将状态在自身网络中循环传递,可以接受时间序列结构输入。 多对一:序列输入到输出,如情感分析,分类正面负面情绪 多对多:序列输入到序列的输出,如机器翻译,称之为编解码网络 同步多对多:同步序列输入到同步输出,如文本生成,视频每一帧的分类,也称之为序列生成 这是循环神经网络的一些结构以及场景 g2(V{s_t}+b_{y})o​t​​=g2(Vs​t​​+b​y​​) g1,g2g1,g2:表示激活函数,g1:tanh/relu, g2:sigmoid、softmax其中如果将公式展开: 循环神经网络的输出值 4.1.6 总结 掌握循环神经网络模型的种类及场景 掌握循环神经网络原理 输入词的表示 交叉熵损失 前向传播与反向传播过程

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    循环神经网络

    循环神经网络神经网络体系结构,它针对的不是自然语言数据,而是处理连续的时间数据,如股票市场价格。在本文结束之时,你将能够对时间序列数据中的模式进行建模,以对未来的值进行预测。 为了向神经网络提供上下文信息,我们可以使用称为循环神经网络的体系结构。 2.循环神经网络(RNN)简介 为了理解循环神经网络(RNN),我们首先来看一下图1所示的简单架构。 如图2所示,神经网络的前半部分的特征在于函数Z(t)= X(t)* W in,神经网络的后半部分形式为Y(t)= Z(t)* W out。 循环神经网络(RNN)与传统神经网络不同,因为它引入了转移权重W来跨越时间传递信息。图4显示了必须在RNN中学习的三个加权矩阵。 ? 图4 循环神经网络架构可以利用网络的先前状态来实现其优点。 3.实施循环神经网络 当我们实施RNN时,我们将使用TensorFlow。如图4所示,你不需要手动构建网络,因为TensorFlow库中已经支持一些鲁棒(robust)的RNN模型。

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    基于 boosting 原理训练深层残差神经网络

    Learning Deep ResNet Blocks Sequetially using Boosting Theory. 文章指出一种基于 boosting(提升)原理,逐层训练深度残差神经网络的方法,并对性能及泛化能力给出了理论上的证明。 1. 背景 1.1 Boosting Boosting1 是一种训练 Ensemble 模型的经典方法,其中一种具体实现 GBDT 更是广泛应用在各类问题上。介绍boost的文章很多,这里不再赘述。 简单而言,boosting 方法是通过特定的准则,逐个训练一系列弱分类,这些弱分类加权构成一个强分类器(图1)。 作者这 1.1 节最后也提到,训练框架不限于 ResNet,甚至不限于神经网络。不知道用来训练普通深度模型效果会怎样,竞争 layer-wise pretraining 现在已经显得有点过时了。

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    循环神经网络(RNN)

    循环神经网络(recurrent neural network, RNN),也叫递归神经网络循环神经网络通过使用带自反馈的神经元,能够处理任意市场的序列。循环神经网络比前馈神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经管饭的应用于语音识别,语音模型以及自然语言生成等任务上。 理论上循环神经网络可以近似任意的动态系统。如下图1给出了循环神经网络的示例。 ? 简单循环神经网络 我们先来看一个非常简单的循环神经网络,叫简单循环网络(Simple Recurrent Net-work,SRN)[Elman, 1990]。 ,图2为按时间展开的循环神经网络。 ? 图2 按时间展开的循环神经网络 梯度训练 ?

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    循环神经网络模型

    一个标准的循环神经网络如图所示,在网络的每一个时间步ttt,它接受前一层的激活函数值a<t−1>a^{<t-1>}a<t−1>和输入x<t>x^{<t>} 循环神经网络的反向传播同其他网络一致,按反方向计算导数,编程时框架会自动帮我们处理反向传播,但了解其基本原理也是有助益的。 ?

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    循环神经网络(RNN)

    什么是RNN 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络 **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。 ? ? 在之前你已经见过对于前向传播(上图蓝色箭头所指方向)怎样在神经网络中从左到右地计算这些激活项,直到输出所有地预测结果。 其它类型的RNN **One to one:**这个可能没有那么重要,这就是一个小型的标准的神经网络,输入?然后得到输出?。 **One to many:**音乐生成,你的目标是使用一个神经网络输出一些音符。对应于一段音乐,输入?

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    循环神经网络(一) ——循环神经网络模型与反向传播算法

    循环神经网络(一) ——循环神经网络模型与反向传播算法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 这一章开始讲循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network),是与卷积神经网络不同的神经网络结构 三、使用RNN原因 使用RNN,而不是用标准的神经网络,主要原因如下: 1、输入、输出的长度可以不一样,可以只有一个输入而有多个输出,也可以有多个输入只有一个输出等。 这个特点是至关重要的,直接导致无法使用传统的神经网络,因为对于每个样本的训练都不一样。 ?

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    循环神经网络(RNN)是如何循环的?

    循环神经网络(RNN:Recurrent Neural Network)是一种主要用于处理和预测序列数据的神经网络。 何为循环? 顾名思义,一个时序当前的状态又被输入到网络中,和下一时刻的输入一起被训练,形成了回路,称之为循环。 image.png RNN按时间的维度展开为前馈神经网络长这样: image.png 每个时刻有两个输入一个输出:输入上一时刻的状态参数和当前时刻的输入参数,输出当前时刻的训练结果。 为什么用循环神经网络处理时序问题? 时序数据的时序信息往往也隐藏着重要的信息,当前时刻的数据与过往时刻的数据之间不是独立的,充分利用好之前时刻数据的隐藏信息,能够帮助我们更好地预测下一时刻的结果。 典型的循环神经网络:LSTM(长短时记忆网络) LSTM(long short-term memory)主要特点是长与短,指之前时刻的有用数据长度可以不一致,比如上面的例子,”小孩喜欢吃糖”对糖的预测只需要前面五个字

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    循环神经网络之LSTM

    01 — 回顾 昨天推送了循环神经网络LSTM的前半部分,说到构成其网络模型:输入层包含一系列时序:x0, x1, ..., xt,隐含层是实现 Long-term 记忆的关键,中间的单元不仅接受某个输入 03 — LSTM变形之GRU 对LSTM的有一种改动版本叫做带门的循环单元(Gated Recurrent Unit),简称为 GRU,在2014年由 Cho 等人提出,它将遗忘门和输入门结合为一个“ 其输出 ht 的更新公式为: 以上这些就是LSTM的分步解析,清楚这些后,我们基本就能了解LSTM的数据流动原理,以及介绍了2014年Cho提出的更简洁的LSTM版本GRU,接下来,介绍卷积神经网络循环神经网络的实际应用

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    几种循环神经网络介绍

    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。 循环神经网络中一些重要的设计模式包括以下几种: 1. 每个时间步都有输出,并且隐藏单元之间有循环连接的循环网络,如上图所 示。 2. 每个时间步都产生一个输出,只有当前时刻的输出到下个时刻的隐藏单元之间 有循环连接的循环网络。 3. 隐藏单元之间存在循环连接,但读取整个序列后产生单个输出的循环网络。 任何图灵可计算的函数都可以通过这样一个有限维的循环网络计算,在这个意义上上图的循环神经网络是万能的。 关于时间展开的循环神经网络,在序列结束时具有单个输出。这样的网络可以用于概括序列并产生用于进一步处理的固定大小的表示。

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    循环神经网络(RNN)简介

    循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前历史信息的关系。 从网络结构上,循环神经网络会记忆之前时刻的信息,并利用之前时刻的信息影响后面节点的输出。 也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的,隐藏层的输入不仅包括输入层的输出,还包含上一时刻隐藏层的输出。 循环神经网络结构简图: ? 按时间展开后为: ? 由于各个权重和激活函数在不同的时刻是相同的,因此循环神经网络可以被看做是同一神经网络结构被无限复制的结果。 正如卷积神经网络在不同的空间位置共享参数,循环神经网络是在不同的时间位置共享参数,从而能够使用有限的参数处理任意长度的序列。 需要指出的是,理论上循环神经网络可以支持任意长度的序列,然而在实际训练过程中,如果序列过长,一方面会导致优化是出现梯度消失或梯度爆炸问题,另一方面,展开后的前馈神经网络会占用过大的内存,所以在实际中一般都会规定一个最大长度

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    循环神经网络——实现LSTM

    gitbook阅读地址:循环神经网络--实现LSTM · 超智能体 梯度消失和梯度爆炸 网络回忆:在《循环神经网络——介绍》中提到循环神经网络用相同的方式处理每个时刻的数据。 设计目的:我们希望循环神经网络可以将过去时刻发生的状态信息传递给当前时刻的计算中。 实际问题:但普通的RNN结构却难以传递相隔较远的信息。 可以理解成神经网络(RNN整体)中加入其他神经网络(gates),而这些gates只是控制数级,控制信息的流动量。 普通RNN与LSTM的比较 下面为了加深理解循环神经网络的核心,再来和YJango一起比较一下普通RNN和LSTM的区别。 介绍完《循环神经网络——实现LSTM》后, 接下来的第三篇《循环神经网络——代码》就是用tensorflow从头来实现网络内容。

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    集成学习boosting

    Boosting 的核心思路是 — — 挑选精英。 大部分情况下,经过 boosting 得到的结果偏差(bias)更小。 ? 具体过程: 通过加法模型将基础模型进行线性的组合。 Boosting:每一轮的训练集不变,只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。 Boosting:每个弱分类器都有相应的权重,对于分类误差小的分类器会有更大的权重。 并行计算: Bagging:各个预测函数可以并行生成 Boosting:各个预测函数只能顺序生成,因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。

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    Machine Learning -- Boosting

    Boosting算法起源 Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。 在产生单个的基分类器时可用相同的分类算法,也可用不同的分类算法,这些算法一般是不稳定的弱分类算法,如神经网络(BP) ,决策树(C4.5)等。 (2)每次循环后提高错误样本的分布概率,分错的样本在训练集中所占权重增大,使得下一次循环的基分类器能够集中力量对这些错误样本进行判断。 ,分错的样本在训练集中所占权重增大,使得下一次循环的弱学习算法能 够集中对这些错误样本进行判断;Dt 总和应该为1 ; ③wt 为分类器的权值:准确率越高的分类器权重 w越大。 循环步骤1,2,3来继续训练多个分类器,只是其D值不同而已。

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    什么是循环神经网络

    在上一篇文章中我们简单了解了下卷积神经网络的基本介绍和基本的结构原理。一些小伙伴们给我提出了很多的指正。谢谢各位。话不多说,今天让我们来了解下什么是循环神经网络RNN。 在这篇文章中,我们会聊一聊语言分析,序列化数据中穿梭自如的循环神经网络。那么首先第一个问题,RNN是干什么的呢?他和普通的神经网络有什么不同呢?我们接下来会一一进行探讨。 我们现在再想象下现在有一组序列数据Date0,Date1,Date2,Date3,在预测result0的时候我们会基于Date0进行分析,同样在预测其他数据的时候,我们也会根据原有的单组数据进行分析,这样,每一次使用的神经网络都是 那么我们就让神经网络也具有记住这种事物的能力。在分析Data0的时候,我们把分析结果存入NN记忆(Ram),在分析Data1的时候,NN会产生新的记忆,但是问题来了,新的记忆和老的记忆并没有什么关联。 现在的NN变成了我们现在的RNN,每次RNN循环完成后都会产生一个对于当前状况的一个描述,我们把这个结果叫做S(t),记为s在t时刻产生的数据,然后这个RNN开始分析在t+1的时候的数据,这时候RNN也会产生

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    【算法】循环神经网络RNN

    传统的机器学习方法,如SVM、logistics回归和前馈神经网络都没有将时间进行显式模型化,用这些方法来建模都是基于输入数据独立性假设的前提。但是,对于很多任务而言,这非常局限。 没错,就是 RNN(循环神经网络) RNN 之所以称为循环神经网路,是因为一个序列当前的输出与前面的输出有关。 如果输入的序列中有4个单词,那么,横向展开网络后将有四个神经网络,一个网络对应一个单词,即RNN是在time_step上进行拓展。 下面解释一下图中的计算公式: · Xt是在时刻t时的输入。 梯度消失不仅存在于循环神经网络,也出现在深度前馈神经网络中。区别在于,循环神经网络非常深(本例中,深度与句长相同),因此梯度消失问题更为常见。 这些循环神经网络旨在解决梯度消失和有效学习长期依赖问题。 先来看看LSTM。 LSTM通过引入一个叫做“门”(gating)的机制来缓解梯度消失问题。

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    【算法系列】Boosting

    Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。

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    知识卡片 循环神经网络 RNN

    前言:本文简要介绍了循环神经网络RNN以及其变体长短时记忆LSTM和双向循环网络。 循环神经网络 RNN-Recurrent Neural Network 序列数据 ? 什么是循环神经网络? ? 传统的神经网络模型,层与层之间是全连接,但是隐藏层内的节点没有连接。序列信息中,节点存在被前一刻记忆的影响,隐藏层中的节点接收上一个节点的信息。 RNN被称为循环神经网络是其对一组序列的输入进行循环,重复同样的操作。 RNN序列处理 ? RNN处理序列的类型根据输入和输出的数量,有四种类型。 RNN神经网络图中,每一条边都代表一个参数,不同于传统的神经网络,RNN在计算中共享U、V、W参数,即输出值Ot-1,Ot,Ot+1所用的U、V、W参数,这也是循环神经网络的特点,减少了需要学习的参数的数量 双向循环神经网络和注意力机制 Bidirectional RNN and Attention Mechanism 双向RNN(Bidirectional RNNs) ?

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