本文首先从4个方面(张量、生成模型、序列学习、深度强化学习)追踪深度学习几十年的发展史,然后再介绍主流的26个深度学习模型。
作者简介:沧笙踏歌,硕士毕业于北京大学,目前计算机科学与技术博士在读,主要研究自然语言处理和对话系统,擅长使用深度学习和强化学习解决自然语言处理问题。读博前在公司带过NLP算法团队。
介绍 2 个非常接地气的 Github 开源项目,都是基于 TensorFlow 框架开发的,通过练习这些项目,能很快提升使用 TF 的能力,同时加深理解常用的神经网络结构。
Topaz DeNoise AI是一款照片智能磨皮降噪工具,当我们使用相机拍照片总有一些噪音,能够帮助用户对有噪点的图片进行处理,让图片看起来更加清晰。
tensorflow在1.4版本引入了keras,封装成库。现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中,看到TensorFlow中有Keras库,大喜,故将神经网络定义部分使用Keras的Function API方式进行定义,训练部分则使用TensorFlow来进行编写。一顿操作之后,运行,没有报错,不由得一喜。但是输出结果,发现,和预期的不一样。难道是欠拟合?故采用正弦波预测余弦来验证算法模型。
Topaz DeNoise AI for Mac是一款好用且专业的Mac图片降噪软件。如果你有噪点的相片,可以通过AI智能的方式来处理掉噪点,让照片的噪点降到最 低。有了Topaz DeNoise AI mac版处理图片更方便,更简单。
Cover_Denoise_Image.m function Expanded_Image = Cover_Denoise_Image(Img_Dilate, Img_Denoise, Removing_Shadow_Boundaries) %Cover Denoise Original Image [Localization, yuzhi1, yuzhi2, lyuzhi1, lyuzhi2] = Localization_Ship(Removing_Shadow_Boundaries); Expand
Topaz DeNoise AI for Mac是一款专业的Mac图片降噪软件。如果你有噪点的相片,可以通过AI智能的方式来处理掉噪点,让照片的噪点降到最 低。有了Topaz DeNoise AI mac版处理图片更方便,更简单。
Mac降噪软件哪个好?Topaz DeNoise AI Mac是一款强大的图片降噪工具,可以通过AI智能的方式来处理掉噪点,让照片的噪点降到最低。
前几天无意间看到一个项目rnnoise。 项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法。 采用的是 GRU/LSTM 模型。 阅读下训练代码,可惜的是作者没有提供数据训练集。 不过基本可以断定他采用的数据集里,肯定有urbansound8k。 urbansound8k 数据集地址: https://serv.cusp.nyu.edu/projects/urbansounddataset/urbansound8k.html 也可以考虑采用用作者训练的模型
算法:密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)是依据样本分布的紧密程度来确定聚类结构。 文献:Bi, F. M. , Wang, W. K. , & Long, C. . (2012). Dbscan: density-based spatial clustering of applications with noise. Journal of Nanjing University(Natural Sciences), 48(4), 491-498.
在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。
Topaz DeNoise AI是一款功能非常强大且实用的图片降噪软件,用户只需调整基础参数即可ai智能消除图片中的噪点,让图片变得更加的精美,让图片的细节得到优化,让照片看上去更加的清晰。因为相机拍出来的照片总会有点噪点问题,特别是因为光线原因让照片更显突兀,这款软件可以极大的起到降噪效果,就像是镜头升级了一样,让你的图片获得更高质量。
本文为大家梳理深度学习模型近年来的重要进展,文末附梳理图~ 唐杰老师学生帮忙整理的Deep Learning模型最近若干年的重要进展。有4条脉络,整理很不错。分享一下。 track1 cv/tensor 1943年出现雏形,1958年研究认知的心理学家Frank发明了感知机,当时掀起一股热潮。后来Marvin Minsky(人工智能大师)和Seymour Papert发现感知机的缺陷:不能处理异或回路、计算能力不足以处理大型神经网络。停滞! 1986年hinton正式地提出反向传播训练MLP,尽管之前有人
前面说到Science封面文章用的16S数据分析流程有qiime2的插件版本,可以解决基于matlab MCR standalone版本的报错,于是实践一下!https://github.com/jwdebelius/q2-sidle。conda的安装就不表了,教程挺多的。
本文将展示如何通过三个简单的步骤来实现降噪。我们将使用机器学习训练的降噪模型,最好的降噪模型之一。
推荐系统中通常采用隐式反馈,如点击。将观察到的数据(如曝光点击)作为正样本,未观察到的作为负样本,但是隐式反馈通常是有噪声的,比如存在误点击的情况。现有的处理反馈中噪声的方法存在以下不足:
平时很少写总结性的文章,感觉还是需要阶段性总结一些可以串在一起的知识点,所以这次写了下。因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向,所以主要还是把rnn,lstm,gru,convlstm,convgru以及ST-LSTM
为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量?我们没有那样去做。然而,当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时,我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。(请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。)
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了? 现在救命稻草来了,《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean Cod
循环神经网络(RNN)与传统的前馈神经网络(如多层感知器和卷积神经网络)不同,RNN具有内存能力,能够在处理当前输入时保留之前的信息。这使得RNN特别适合处理序列数据,如文本、语音和时间序列等。
好久没有更新cs231n的作业详解内容了,最近复习考试,利用业余时间来把LSTM完成!
前言:实测 PyTorch 代码非常简洁易懂,只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式,即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中,相关的代码后续将会分享。
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) # some helper functions def argmax(vec): # return the argmax as a python int # 第1维度上最大值的下标 # input: tensor([[2,3,4]]) # output: 2 _, idx = torch.max(ve
我们就来看看如何通过BiLSTM+CRF来进行命名实体识别的任务。 命名实体识别 通俗来说,命名实体识别,就是给一句话或一段话,设计某种算法来把其中的命名实体给找出来。啥叫命名实体呢?说白了不值一提,命名实体,其实就是实际存在的具有专门名字的物体。命名实体识别,其实就是实体名字的识别。
这是一个造轮子的过程,但是从头构建LSTM能够使我们对体系结构进行更加了解,并将我们的研究带入下一个层次。
长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
人工神经网络(ANN)的设计灵感来源于人类大脑中神经元的工作方式。自从第一个感知器模型(Perceptron)被提出以来,人工神经网络已经经历了多次的演变和优化。
本文是胡新辰针对知乎问题“有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程?”的答案,对LSTM学习教程、资料以及最新进展介绍总结的很详细,很有参考价值。 先给出一个最快的了解+上手的教程: 直接看theano官网的LSTM教程+代码:LSTM Networks for Sentiment Analysis 但是,前提是你有RNN的基础,因为LSTM本身不是一个完整的模型,LSTM是对RNN隐含层的改进。一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单
原文是基于英文的命名实体识别(named entity recognition)问题,由于博主找不到相应的中文数据集(其实是没备份数据丢了,如果有同学提供,万分感谢)。因此,本文用了msra的分词数据
近年来,图像生成技术发展迅速,越来越多的人开始关注和探索各种图像生成模型。而 Diffusion Model 作为其中的一种,其在生成高质量图像方面具有重要意义。在本次分享中,我们将探讨 Diffusion Model 的原理和实现方式。希望本次分享能够帮助大家更深入地了解这一领域的技术和方法,以及启发您进一步探索和研究。
几年前,当我在一家初创公司做软件工程实习生的时候,我在一份发布网络应用程序的工作中看到了一个新特性。这个应用程序能够识别和解析简历中的重要信息,比如电子邮件地址、电话号码、学位信息等等。我开始与我们的团队讨论可能的方法,我们决定用python构建一个基于规则的解析器,以解析简历的不同部分。在开发解析器一段时间之后,我们意识到上述实现的答案可能不是基于规则实现的。我们开始用google搜索它是如何实现的,我们遇到了术语自然语言处理(NLP)以及与机器学习相关的更具体的命名实体识别(NER)。
近年来,实时通信(RTC)在许多场景中得到了广泛的应用,而拥塞控制(CC)是改善此类应用体验的重要方法之一。准确的带宽预测是CC方案的关键。然而,设计一个有效的拥塞控制方案与准确的带宽预测是具有挑战性的,主要是因为它本质上是一个部分可观察的马尔可夫过程(POMDP)问题,很难使用传统机器学习的方法来解决。本文提出了一种新的混合 CC 机制 LRCC,它结合了基于注意力的长短期记忆(LSTM)和强化学习(RL),通过将递归神经网络提供的带宽记忆信息加入到 RL 决策过程中,实现了更精确的带宽预测和拥塞控制。
同时,本文将使用Keras的API构建模型,以方便模型设计和编写简洁的代码。首先导入相关的库函数:
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因,这导致了它在实际应用中,很难处理长距离的依赖。在本文中,我们将介绍一种改进之后的循环神经网络:长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM),它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷,成为当前最流行的RNN,在时间序列分析、语音识别、自然语言处理等许多领域中成功应用。
LTSM计算公式如下: C~<t>=tanh(Wc[C<t−1>,x<t>]+bc)\tilde{C}^{<t>}=tanh(W_c[C^{<t-1>}, x^{<t>}]+b_c)C~<t>=tanh(Wc[C<t−1>,x<t>]+bc) Γu=σ(Wu[C<t−1>,x<t>]+bu)\Gamma_u=\sigma(W_u[C^{<t-1>}, x^{<t>}]+b_u)Γu=σ(Wu[C<t−1>,x<t>]+bu) Γf=σ(Wf[C<t−1>,x<t>]+bf)\Gamma_f=\sigma(W_f[C^{<t-1>}, x^{<t>}]+b_f)Γf=σ(Wf[C<t−1>,x<t>]+bf) Γo=σ(W0[C<t−1>,x<t>]+bo)\Gamma_o=\sigma(W_0[C^{<t-1>}, x^{<t>}]+b_o)Γo=σ(W0[C<t−1>,x<t>]+bo) C<t>=ΓuC~<t>+(1−Γu)C<t−1>C{<t>}=\Gamma_u\tilde{C}^{<t>}+(1-\Gamma_u)C^{<t-1>}C<t>=ΓuC~<t>+(1−Γu)C<t−1> a<t>=Γo∗C<t>a{<t>}=\Gamma_o*C^{<t>}a<t>=Γo∗C<t>
今天介绍一种很有名的网络结构——ConvLSTM,其不仅具有LSTM的时序建模能力,而且还能像CNN一样刻画局部特征,可以说是时空特性具备。
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机器之心专栏 作者:触宝AI实验室Principal Engineer董冰峰 传统 CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式,前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了词嵌入方法之后,词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场,然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。 Word Embedding 和 LSTM Word Embedding 简单的说是将高维空间(空间的维度通常是词典的大小)
介绍 上面是单个LSTM单元的图表。我知道它看起来可怕?,但我们会通过一个接一个的文章,希望它会很清楚。 解释 基本上一个LSTM单元有4个不同的组件。忘记门、输入门、输出门和单元状态。我们将首先简
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
加载数据 使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符:小写的从a到z,以及空格符。如果把它打出来,读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia。 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串,并拆分成单词list 用connections模块统计单词数量并找出最常见的单词 达成随机取数据的目标 构造计算单元 embeddings = tf.Variable( tf.random_uniform([
上期我们一起学习了RNN为了防止过拟合的DropOut技术, 深度学习算法(第21期)----RNN中的Dropout技术 今天我们一起简单学习下RNN中的LSTM (Long Short-Term Memory)。
1:input_size: 输入特征维数,即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如:[1,2,3,4,5,6,7,8,9],input_size 就是9
本文介绍了条件随机场(CRF)在序列标注问题中的应用,主要讲解了其基本概念、模型结构、实现方法和优缺点。同时,文章还提供了一些示例代码和案例分析,以帮助读者更好地理解条件随机场在序列标注问题中的应用。
在去年介绍的一篇paper中,应用了多任务RNN来解决问题,当时RNN指的即是LSTM。本文介绍LSTM实现以及应用。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,致力于使计算机能够理解、理解和生成自然语言。自然语言处理的发展历程经历了多个阶段,从最早的基于规则的方法到后来的统计学习和深度学习方法。本文将深入探讨自然语言处理的发展历程,结合实例演示,并提供详细的代码解释,同时介绍数据处理的关键步骤。
近些年,深度学习模型在处理有非常复杂内部结构的数据时十分有效。例如,图像数据的像素之间的 2 维空间关系非常重要,CNN(convolution neural networks,卷积神经网络)处理这种空间关系十分有效。而时序数据(sequential data)的变长输入序列之间时序关系非常重要,RNN(recurrent neural networks,循环神经网络,注意和 recursive neural networks,递归神经网络的区别)处理这种时序关系十分有效。
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