RNNs相关资料汇总

最新推荐文章于 2024-12-10 19:33:12 发布
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本文介绍了由Google Brain团队成员Chris Olah和Shan Carter撰写的关于注意力机制和递归神经网络(RNNs)的文章。文章深入浅出地讲解了RNNs的基本概念及其在自然语言处理中的应用，并探讨了如何通过引入注意力机制来增强RNNs的性能。

Goole Brain的Chris Olah和Shan Carter所写的关于注意力机制和RNNs的Blog

http://distill.pub/2016/augmented-rnns/

知乎上推荐的RNNs入门级资料

http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/

42、优化词处理：RNNs 与 LSTMs 的应用与调优
ttt77的博客
07-31 8
本文探讨了RNNs、GRUs和LSTMs在文本处理中的应用及其优化方法。重点分析了GRUs和LSTMs的门控机制，以及如何通过超参数调优提升模型性能。结合实验结果，对比了不同模型结构的效率和适用场景，并给出了数据处理、模型构建和预测流程中的注意事项。最后展望了未来模型改进的方向。
文本摘要相关论文汇总
MaggicalQ的博客
03-19 3243
awesome-text-summarization github地址：https://github.com/luopeixiang/awesome-text-summarization 这个仓库有对文本摘要的简单介绍，包括任务定义，类型，摘要评估方法等等， 同时整理收集了当前文本摘要方面常用的数据集以及相关最新论文， 适合想要快速上手了解文本摘要领域的人。 Table of Contents ...
Yolo2代码解析
Kuekua的专栏
11-10 5580
1. 激活层/* 计算激活函数对加权输入的导数，并乘以delta，得到当前层最终的delta（敏感度图） 输入： x 当前层的所有输出 n l.output的维度，即为l.batch * l.out_c * l.out_w * l.out_h（包含整个batch的） ACTIVATION 激活函数类型 delta 当前层敏感度图（与当前层输出x维度一样）说明1： 该函数不但计算
理解长短期记忆网络（LSTM NetWorks）
凌风探梅的专栏
11-26 5054
理解长短期记忆网络（LSTM NetWorks） 发表于19小时前| 次阅读| 来源colah.github.io| 3 条评论| 作者Christopher Olah 机器学习语音识别函数C编程语言 摘要：作者早前提到了人们使用RNNs取得的显著成效，基本上这些都是使用了LSTMs。对于大多数任务，它们真的可以达到更好的效果！写了一堆方程式，LSTMs看起来很吓人。
神经网络
sunjunlishi的专栏
03-29 661
https://github.com/nyanp/tiny-cnn
Learning to (Learn at Test Time): RNNs with Expressive Hidden States 论文阅读
最新发布
m0_73872315的博客
12-10 1072
这篇文章也是和TTT相关的(虽然是rnn),我看完一遍之后的感觉就是–类似于上次看的CV领域的那一篇TTT结构的方法–本质上就是用一个辅助模型来帮助主模型处理一些训练集里没有的东西,同时,辅助模型的训练方式也都是自监督学习,在cv里用图像翻转,在nlp里就当然使用字符串遮盖预测了,总之 ,文章链接:https://arxiv.org/pdf/2407.04620。
基于RNNs+Attention的红点位置检测（pytorch）
如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。
11-28 1045
项目的目标是在图片中精确定位三条红线中心的位置。在之前的任务中，传统RNN模型精确度不佳。文章通过注意力机制来提升模型性能，包括加性注意力（Additive Attention）、点积注意力（Dot-Product Attention）、缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）以及十字交叉注意力（Criss-Cross Attention）。此外还探索了提升模型精度的方法，如多通道输入和Transformer位置编码
自动文摘学习资料汇总(1)
abcgkj的博客
04-17 848
自动文摘学习资料汇总(1) 0. NLP入门 AI、神经网络、机器学习、深度学习和大数据的核心知识备忘录分享 深度学习与NLP 深度学习|机器学习|人工智能 精品视频教程合集分享 NLP研究入门之道（github） 自然语言处理相关推荐书目 自然语言处理简介 走近NLP学术界 如何通过文献掌握学术动态 如何写一篇合格的学术论文 1. 热点分析 根据对接收论文标题的词云分析，在ACL 2017和...
人工智能学习资料集合
2401_86756763的博客
08-26 3924
本书可以说是最好的零基础入门机器学习的书籍，该书包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。该书内容比较全面，涉及几何摄像模型、光照和着色、色彩、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体相对、运动结构、聚类分割、组合与模型拟合、追踪、配准、平滑表面与骨架、距离数据、图像分类、对象检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、
深度学习基础公共课讲义资料汇总
这份资料不仅包含了深度学习的基础理论，还可能涵盖了从基础数学知识到具体算法实现的多个层面。 首先，深度学习的基础公共课讲义会介绍深度学习的一些核心概念，例如神经网络的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出...
机器学习，数据挖掘，深度学习数据科学算法汇总（基于Kaggle汇总）.zip
09-21
4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,...
PyTorch项目测试代码与资料汇总
该压缩包名为 "pytorch项目测试代码资料合集.zip"，表明其中包含了与 PyTorch 相关的项目测试代码。 由于压缩包的描述中重复了 "pytorch项目测试代码资料合集" 的字眼，可能是由于某种错误导致了重复。另外，描述中...
机器学习课堂笔记与实践学习资料汇总
- 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）：适用于处理序列数据，如文本和时间序列数据，能够捕捉时间序列上的依赖关系。 - 激活函数：神经网络中的非线性函数，如ReLU、sigmoid和tanh，用来增加模型的...
目标检测方法效果小结
a130098300的专栏
12-15 5112
1.YOLO & YOLOv2 （1）边框定位不够精准 （2）目标检出率低，尤其是小目标 （3）耗时少 2. SSD （1）边框定位准 （2）目标检出率高 （3）耗时多 3. faster- rcnn （1）边框定位准 （2）目标检测率高 （3）耗时高 （4）训练时间长
SSD代码阅读之sampler.cpp
a130098300的专栏
11-18 4589
#include #include #include "caffe/util/bbox_util.hpp" #include "caffe/util/sampler.hpp" namespace caffe { // 获取原始标注信息，这里的坐标都进行了归一化 void GroupObjectBBoxes(const AnnotatedDatum& anno_datum,
YOLO源码分析之data.c
a130098300的专栏
12-10 2840
[net] batch=64 subdivisions=8 height=416 width=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 exposure = 1.5 hue=.1 learning_rate=0.0001 max_batches = 45000 policy=steps steps=100,
YOLO检测算法小结
a130098300的专栏
03-14 2100
1.准备数据 1.1按照VOC的数据格式存放好数据，然后使用darknet上的py脚本voc_label.py生成相应的train,val,test相关的图片路径txt以及yolo需要读取的labels文件 1.2 指定训练相关数据，后缀名是.data，其主要存放了类别数，类别名称，train,val,test数据集路径，backup存放路径等，该文件用于源代码中读取，所以也需要适时修改训练源
残差网络小结
a130098300的专栏
11-01 1948
在我看来，残差网络要解决的就是在训练极深网络时，出现的退化现在。产生这一现象的原因，主要是梯度问题导致。在文献【2】中，对于残差网络解决梯度传播的问题进行了深入地分析。 原始的kaiming的残差网络，使用了shortcut的方式进行跨层连接。文献[1]中设定的跨层个数是2~3个layer，1个layer并没有看出效果。当去掉跨层连接时，网络就退回成了plain network的形式。跨层连接形
AI的博客资料汇总
a130098300的专栏
12-28 1047
一些AI博客资料
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