论文笔记：C-RNN-GAN/ Continuous recurrent neural networks with adversarial training

最新推荐文章于 2025-01-26 02:47:04 发布
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分类专栏： AI医疗 机器学习
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使用中间层结合了RNN的GAN来生成时间序列数据

假新闻检测论文分享（十）EANN: Event Adversarial Neural Networks for Multi-Modal Fake News Detection
weixin_41964296的博客
06-29 2089
现有的深度学习模型在不同事件的验证文章数量充足的情况下，凭借其优越的特征提取能力，取得了比传统模型更好的性能提升。然而，它们仍然无法应对假新闻检测的独特挑战，即在新出现的、时间关键事件上检测假新闻[27]。由于缺乏相应的先验知识，此类事件的验证帖子难以及时获取，导致现有模型的性能不理想。实际上，现有的模型往往会捕获大量特定于事件的特征，而这些特征在不同事件之间并不共享。此类特定于事件的特征虽然能够帮助对已验证事件的帖子进行分类，但会影响对新出现事件的检测。
【2016】C-RNN: Compositional Recurrent Neural Networks for Chinese Short Text Classification
qq_36291847的博客
03-29 511
文章目录摘要引言相关工作CLSTMs/BLSTMs模型词嵌入字符嵌入LSTM-RNN分类二级目录三级目录 摘要 分词是中文自然语言处理的第一步，分词产生的错误可以传递到整个系统。为了减少分词对中文短文本分类系统的影响，提高中文短文本分类系统的整体性能，提出了一种基于递归神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)的字符级和单词级特征混合模型。通过将字级特征与词级特征相结合，可以构造出因分词错误而缺失的语义信息，同时减少错误的语义相关性。最终的特征表现是在保持句子大部分语义特征的情况下抑制了分词错误。最后利
【GANs】C-RNN-GAN
m0_57411450的博客
09-28 841
结论是，生成对抗训练是一种可行的训练网络的方式，可以对连续数据序列上的分布进行建模，并且还可以对许多其他类型的连续数据进行建模。单元的输出被馈送到具有跨时间步长共享的权重的完全连接的层中，然后将每个单元的一个sigmoid输出平均为该序列的最终决定。文章提出C-RNN-GAN架构，它通过对抗训练来建模序列的整个联合概率，并能够生成数据序列。RNN通常用于数据序列建模。中每个单元格的输入是一个随机向量，与先前单元格的输出串联。表示随机序列中的数据的维数。中的均匀随机向量的序列，而。是来自训练数据的序列，
《C-RNN-GAN: Continuous recurrent neural networks with adversarial training》论文笔记
weixin_30901729的博客
12-19 865
出处：arXiv: Artificial Intelligence, 2016（一年了还没中吗？） Motivation 使用GAN+RNN来处理continuous sequential data，并训练生成古典音乐 Introduction In this work, we investigate the feasibility of using adversarial trainin...
C-RNN-GAN:具有对抗训练的连续循环神经网络2016--生成音乐
Crystalxxtt的博客
12-16 1020
生成对抗网络已被提出作为一种有效训练深度生成神经网络的方法。我们提出了一种生成对抗模型，它。我们得出的结论是，随着模型的训练，它生成的音乐听起来越来越好，报告生成的音乐的统计数据，并让读者通过下载生成的歌曲来判断质量。
C-RNN-GAN: 创新文本生成的深度学习框架
gitblog_00087的博客
04-18 478
C-RNN-GAN: 创新文本生成的深度学习框架 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在深度学习的世界中，C-RNN-GAN 是一个专注于文本生成的创新框架，它利用条件递归神经网络（Conditional Recurrent Neural Networks, CRNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的力量。...
CRNN——卷积循环神经网络结构
热门推荐
qq_51715775的博客
04-17 1万+
CRNN——卷积循环神经网络结构简介构成CNNMap-to-Sequence图解RNNctcloss序列合并机制推理过程编解码过程代码实现 简介 CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network，是一种卷积循环神经网络结构，主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别，不用先对单个文字进行切割，而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题，就是基于图像的序列识别。 CRNN可以用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文字识别问题 构成 整个CRNN网络结构包含三部
Implementation of C-RNN-GAN..zip
01-05
C-RNN-GAN（Conditional Recurrent Neural Network Generative Adversarial Networks，条件循环神经网络生成对抗网络）是一种深度学习模型，它结合了循环神经网络（RNN）与生成对抗网络（GAN）的优势，主要用于序列...
论文阅读笔记（1）——Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification（用于文本分类的循环卷积神经网络）
strivequeen的博客
07-23 2845
摘要 文本分类是许多自然语言处理应用中的一项基本任务。传统的文本分类器通常依赖于许多人为设计的特性，如字典、知识库和特殊的树核。与传统方法相比，引入了一种循环卷积神经网络来进行文本分类，而不需要人为设计特征。在我们的模型中，在学习单词表示时，我们使用递归结构来尽可能捕获上下文信息，与传统的基于窗口的神经网络相比，这样可以引入较少的噪声。我们还使用了一个最大池层，自动判断哪些词在文本分类中扮演关键角色，以捕获文本中的关键组件。我们在四个常用数据集上进行实验，实验结果表明，该方法在多个数据集，特别是文档级数据集
GAN合集论文下载地址
lqfarmer的博客
05-10 1706
已将所有GAN相关的论文上传至百度云，感兴趣的朋友可以自行下载。 链接: https://pan.baidu.com/s/1nuTKY61 密码: qtpb    更多深度学习在NLP方面应用的经典论文、实践经验和最新消息，欢迎关注微信公众号“深度学习与NLP”或“DeepLearning_NLP”或扫描二维码添加关注。
使用tensorflow实现CNN-RNN-GAN代码
08-28
本例使用tensorflow框架实现深度学习模型，包括CNN、RNN、GAN等，有源码和数据
imdb数据库中基于keras的c=rnn网络构建（jupter）
04-18
imdb数据库中基于keras的c=rnn网络构建（jupter），
CRNN
cengjing12的博客
11-13 7686
CRNN详解：https://blog.youkuaiyun.com/bestrivern/article/details/91050960 https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/10335717.html 1 概述 传统的OCR识别过程分为两步：单字切割和分类任务。现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题，虽然输入的图像尺度不同，文本长度不同，但是经过DCNN和RNN后，在输出阶段经过一定的翻译后，就可以对整个文本
CNN、RNN、GAN
~花花~
02-15 418
一文了解深度学习模型：CNN、RNN、GAN、transformer
Java_rich的博客
10-17 1万+
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，自动从大规模数据中学习复杂的特征表示。其核心原理包括和层次化特征提取：通过多层非线性变换，逐步提取数据的高级语义特征端到端学习：直接学习输入与输出间的映射关系，无需人工干预这种机制使深度学习能有效处理高维、非线性数据，在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域展现出卓越性能。
2025.1.26机器学习笔记：C-RNN-GAN文献阅读
最新发布
Zcymatics的博客
01-26 1704
生成对抗网络（GANs）目的是生成数据，而循环神经网络（RNNs）常用于生成数据序列。目前已有研究用RNN进行音乐生成，但多使用符号表示。本论文中，作者研究了使用对抗训练生成连续数据的序列可行性，并使用古典音乐的midi文件进行评估。作者提出C-RNN-GAN（连续循环生成对抗网络）这种神经网络架构，用对抗训练来对序列的整体联合概率建模并生成高质量的数据序列。通过在古典音乐midi格式序列上训练该模型，并用音阶一致性和音域等指标进行评估，以验证生成对抗训练是一种可行的训练网络的方法，提出的模型为连续数据的生
GAN合集：各种生成对抗网络，都在这里了
刀刀鱼
11-13 7506
GAN介绍 - 介绍 https://blog.youkuaiyun.com/sean2100/article/details/83662975 GAN介绍 - 为什么学习生成式模型? https://blog.youkuaiyun.com/sean2100/article/details/83681043 GAN介绍 - 生成式模型是如何工作的? GAN与其他模型有什么区别？https://blog.youkuaiyun.com/...
CNN、RNN、GAN都是什么？终于有人讲明白了
大数据
07-22 2839
导读：深度学习已经存在了几十年，不同的结构和架构针对不同的用例而进行演变。其中一些是基于我们对大脑的想法，另一些是基于大脑的实际工作。本文将简单介绍几个业界目前使用的先进的架构。作者：谢...
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