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Highway Networks

导读 本文讨论了深层神经网络训练困难的原因以及如何使用Highway Networks去解决深层神经网络训练的困难,并且在pytorch上实现了Highway Networks。 2015年由Rupesh Kumar Srivastava等人受到LSTM门机制的启发提出的网络结构(Highway Networks)很好的解决了训练深层神经网络的难题,Highway Networks 四、Highway BiLSTM Networks Highway BiLSTM Networks Structure Diagram 下图是 Highway BiLSTM Networks 结构图: C:代表公式(2)中的 C,是Highway Networks中的carry gate Layer = n,代表Highway Networks中的第n层 Highway:框出来的代表一层Highway ] 五、Highway BiLSTM Networks 实验结果 本次实验任务是使用Highway BiLSTM Networks 完成情感分类任务(一句话的态度分成积极或者是消极),数据来源于Twitter

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ZOJ 3946 Highway Project(Dijkstra)

Highway Project ---- Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB ---- Edward, the emperor of the Thus, he proposed the highway project. Building the i-th highway costs Ci dollars. It takes Di minutes to travel between cityXi and Yi on the i-th highway. each test case, output two integers indicating the minimal total time and the minimal cost for the highway

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    【连载14】VGG、MSRANet和Highway Networks

    Highway Networks‍ Highway Networks在我看来是一种承上启下的结构,来源于论文《Highway Networks》借鉴了类似LSTM(后面会介绍)中门(gate)的思想,

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    李宏毅深度学习之Deep Learning神经网络特殊结构(二)

    7.2highway network & grid LSTM HighwayNetwork主要解决的问题是,网络深度加深,梯度信息回流受阻造成网络训练困难的问题。 先看下面的一张对比图片,分别是没有highway和有highway的。 [p3gubrrny4.png] 可以看到当网络加深,训练的误差反而上升了,而加入了highway之后,这个问题得到了缓解。 那最简单LSTM变种是GRU,所以highway network借鉴了GRU的方法,把resetgate拿掉,再把每个阶段的x拿掉。 network里面,他是一个feedforward network,只有一开始的时候有一个输入,因此中间没有输入,不能忘记信息); 少了很多参数; 所以将GRU简化一下再竖起来,就可以得到highway 这种highway network好处就是,你可自动控制要用多少个layer。

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    【NLP】一文完全搞懂序列标注算法

    Highway Networks(Highway网络):全连接层在任何神经网络结构中转换或提取不同位置特征的主要成分,如图像分类中,全连接层输出用于分类图像的特征,语言模型中,全连接层输出每一个类的概率 5.Highway Networks 语言模型和序列标注模型都用到了highway网络,该网络与偏差网络有点相似,偏差网络(residual networks)的输出等于将输入添加到转换后的输出,为数据流的转换创建路径 Highway网络与偏差网络有点相似,它使用sigmoid-activated门来确定输入和转换后输出的系数,因此Highway网络的输出为: ? 模型有三个地方要用到Highway网络: Highway网络将前向字符LSTN的输出预测为下一个单词的分数 Highway网络将后向字符LSTN的输出预测为下一个单词的分数 前向字符LSTM和后向字符LSTM 的输出拼接起来,然后用Highway网络转换,并与单词的嵌入向量作为单词双向LSTM的输入。

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    深度卷积神经网络CNN中shortcut的使用

    一、Highway networks        Highway [2] 是较早将shortcut的思想引入深度模型中一种方法,目的就是为了解决深度网络中梯度发散,难以训练的问题。 Highway networks与plain networks的训练误差对比如图3所示。 007.png        尽管在实验结果上,highway networks并没有比之前的一些模型取得显著地提升,但是它的这种思想对后面的模型改进影响非常大。 015.png 014.png 对比highway networks和ResNet,可以看到ResNet的改进主要在以下方面, 1,将highway networks的T和C都设为1,降低模型的自由度( 首先来回顾一下highway networks和ResNet的连接单元,为了与文中表达式保持一致,又做了几幅丑图,见谅。

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    原创译文 | 中国正在建设第一条5G智能高速公路

    原文 China is building a 5G smart highway for autonomous cars and AI traffic monitoring China is moving state-owned carrier China Mobile has announced (via Xinhua) that it’s already building the first 5G smart highway largest telecommunications company, China Mobile plans to roll out a collection of 5G services on the highway While China Mobile isn’t the world’s first carrier to either announce 5G highway plans or begin limited Specific highway section location planning is currently underway for toll station testing.

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    LSTM之父:吐槽了两年,来划划重点:“这5篇最高引论文都源于我们。”

    在他所发表的博文中,Jürgen 本人特地谈到,何恺明等人在2015年所提出的 ResNet(残差网络)借鉴了他们在 2015 年 5 月发布的 Highway Net。 他指出,Highway Net 是第一个具有 100 层以上的前馈神经网络(以前的神经网络最多只有几十层),而 ResNet 的本质其实是“开放的” Highway Nets。 Highway Net 展示了具有跳跃式传递(skip connection)的深度神经网络是如何工作的,且在 ImageNet 上的表现与 ResNet 大致相同。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1505.00387.pdf 值得注意的是,20 世纪与 21 世纪被引用最高的神经网络(LSTM与ResNet)是紧密相连的,因为 Highway LSTM 打破了监督循环神经网络的深度局限性,而 Highway Nets 将其引到了前馈神经网络。

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    论文阅读: ResNet

    文章受Highway Networks启发,通过在不相邻的feature map间添加“跨越式”的identity mapping通道,设计出了如下的residual module: ? Innovation ResNet受了 Highway Networks 的启发。Highway Networks第一个设计了不同层feature map之间的identity mapping。 ResNet极大地简化了Highway Networks的大量mapping设计,只在相邻module之间进行identity mapping。 说明ResNet不仅有Highway Networks的影子,也有Inception的影子。

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    使用api制作我的足迹地图

    {         "visibility": "on",         "color": "#d1dbdbff"     } }, {     "featureType": "highway  "0",         "curZoomRegion": "6,8",         "level": "6"     } }, {     "featureType": "highway  "0",         "curZoomRegion": "6,8",         "level": "7"     } }, {     "featureType": "highway  "0",         "curZoomRegion": "6,8",         "level": "8"     } }, {     "featureType": "highway  "0",         "curZoomRegion": "6,8",         "level": "6"     } }, {     "featureType": "highway

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    TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇总(23)

    使用 RNN(在像素的序列上)分类图像 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/rnn_pixels.py Highway 用于分类 MNIST 数据集的 Highway Network 实现 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py Highway Convolutional Network。 用于分类 MNIST 数据集的 Highway Convolutional Network 实现 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples /images/convnet_highway_mnist.py Residual Network (MNIST) 。

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    PAT「1001 Battle Over Cities - Hard Version (35分)」

    Then lines follow, each describes a highway by integers: City1 City2 Cost Status where City1 and City2 are the numbers of the cities the highway connects (the cities are numbered from to ), Cost is the effort taken to repair that highway if necessary, and Status is either , meaning that highway is destroyed, or , meaning that highway is in use. In case there is no need to repair any highway at all, simply output .

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    PAT 1013 Battle Over Cities(并查集)

    Then if city1 is occupied by the enemy, we must have 1 highway repaired, that is the highway city2-city3 Then M lines follow, each describes a highway by 2 integers, which are the numbers of the cities the highway connects.

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    【NLP2005年以来大突破】语义角色标记深度模型,准确率提升10%

    我们使用了约束译码(constrained decoding)的深度 highway BiLSTM 架构,同时考察了近来初始化和正则化的最佳做法。 在本文中,我们展示了这一结果可以通过具有约束译码的深度 highway 双向 LSTM 进一步推动,并再次显著提高了现有技术(在 CoNLL 2005 上有两个点的提升)。 然而,我们做出了以下调整:(1)简化输入和输出层;(2)引入 highway connections(Srivastava 等,2015; Zhang 等,2016);(3)使用循环dropout(Gal 图1:四层Highway LSTM。曲线连接表示highway connections,+ 号表示控制层间信息流的变换门。 ? Highway 层组合,正交参数初始化和循环 dropout 对于实现强大的性能至关重要。这里显示的数字没有约束解码。 ?

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    百度迁徙背后数据瓦片规则分析(自定义图层)

    styles=t:water|e:all|c:#044161,t:land|e:all|c:#091934,t:boundary|e:g|c:#064f85,t:railway|e:all|v:off,t:highway |e:g|c:#004981,t:highway|e:g.f|c:#005b96|l:1,t:highway|e:l|v:on,t:arterial|e:g|c:#004981|l:-39,t:arterial

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    2017 MCM Problems ABC Notes by magic2728

    (bk1) A ramp toll is a collection mechanism at an entrance or exit ramp to the highway and these do not (bk1’’) A toll plaza is the area of the highway needed to facilitate the barrier toll, consisting of (bk1’’’) For example, a three-lane highway (one direction) may use 8 tollbooths in a barrier toll. After paying toll, the vehicles continue on their journey on a highway having the same number of lanes , part of a national system. state route: A state highway that may or may not be limited access. route

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    HOJ-1005 Fast Food(动态规划)

    Submitted : 3777, Accepted : 1147 The fastfood chain McBurger owns several restaurants along a highway Recently, they have decided to build several depots along the highway, each one located at a restaurant has issued the following specification: You will be given the positions of n restaurants along the highway dn (these are the distances measured from the company’s headquarter, which happens to be at the same highway

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    JAVA和C#,武当和少林之争!

    [cchere.com 西西河 Highway] 从技术上讲,我不可能比Anders说的更好了,我也不想把这帖子业的写的太过严肃了,所以我就轻松的评述两句,主要是从我的角度来谈这个问题。 [cchere.com 西西河 Highway] 还好,在下一个Java的蓝图中,代号Mustang(野马)的Java 6.0,这个问题没有进一步的恶化,谢天谢地!!! [cchere.com 西西河 Highway] 说实在的,Virual J++搞得很有特色。 [cchere.com 西西河 Highway] 2)以Microsoft开头的Namespace,那将是深不见底深渊。 [cchere.com 西西河 Highway] 编写.NET程序,理论上可供选择的语言有20多种,但实际上也就是VB.NET和C#为主。

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    一个被图灵奖遗忘的暴脾气老大爷:LSTM之父又发威!

    Highway Net到ResNet 21 世纪最常被引用的神经网络论文介绍了“ResNet”一词。 文中引用了我们早期的 Highway Net(2015 年 5 月),ResNet是前者的一个版本。Highway Nets 是第一个100 层以上的前馈神经网络(以前的神经网络最多只有几十层)。 实际上,ResNets 就是一种 Highway Nets。Highway Nets 体现出了深层神经网络的工作方式,并且在 ImageNet 上的表现大致与 ResNets 一样。 值得注意的是,20 世纪和 21 世纪最常被引用的LSTM和ResNet是紧密相连的,因为Highway Net 实际上是我们循环 LSTM 的前馈神经网络版本。 LSTM 为监督式循环神经网络带来了本质上无限的深度;Highway Nets 把这个优势带到了前馈神经网络上。

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    一个被图灵奖遗忘的暴脾气老大爷:LSTM之父又发威!

    Highway Net到ResNet 21 世纪最常被引用的神经网络论文介绍了“ResNet”一词。 文中引用了我们早期的 Highway Net(2015 年 5 月),ResNet是前者的一个版本。Highway Nets 是第一个100 层以上的前馈神经网络(以前的神经网络最多只有几十层)。 实际上,ResNets 就是一种 Highway Nets。Highway Nets 体现出了深层神经网络的工作方式,并且在 ImageNet 上的表现大致与 ResNets 一样。 值得注意的是,20 世纪和 21 世纪最常被引用的LSTM和ResNet是紧密相连的,因为Highway Net 实际上是我们循环 LSTM 的前馈神经网络版本。 LSTM 为监督式循环神经网络带来了本质上无限的深度;Highway Nets 把这个优势带到了前馈神经网络上。

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