第五课：序列模型(Sequence Models) 第一周 测验 Recurrent Neural Networks 10 个问题

最新推荐文章于 2025-05-24 22:12:02 发布
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#deeplearning.ai测验 #RNN #序列模型 #深度学习

本次课程主要介绍了序列模型的基础概念及应用，并重点讲解了循环神经网络（Recurrent Neural Networks）的相关知识，包括其工作原理、训练过程及实际应用场景等。
Week 5 Recurrent Neural Networks
金州饿霸吃不饱的博客
07-18 510
Recurrent Neural Networks
自然语言处理之文本生成：Recurrent Neural Networks (RNN)：序列模型与语言模型
zhubeibei168的博客
05-24 857
语言模型是一种统计模型，用于预测给定前文的情况下下一个词的概率。它在自然语言处理（NLP）中扮演着核心角色，不仅用于文本生成，还广泛应用于机器翻译、语音识别、拼写检查等任务。语言模型通过学习语言的统计规律，能够评估文本的合理性，即一段文本在语言中的概率。
Sequence Models-第一周
maryyu8873的博客
07-29 582
前沿 距离上次在Coursera平台上课已经有几个月了，当时本以为自己会用不到RNN的东西，所以就没有继续学下去。然而最近参加了一些面试，发现掌握RNN还是非常有必要的，序列模型在生活中的应用还是挺广的，在金融量化投资领域尤其重要，所以趁着最近有点迷茫，又决定好好学一学RNN，达到至少懂一些的程度。 1.1 为什么选择序列模型 序列模型在生活中的应用非常广泛： 1.2 Nota...
Coursera-吴恩达-深度学习-第五门课-序列模型 -week3-测验
qq1376725255的专栏
02-25 470
本文章内容： Coursera吴恩达深度学习课程， 第五门课 序列模型(Sequence Models) 第三周 序列模型和注意力机制（Sequence models & Attention mechanism 测验                                        ...
吴恩达Deeplearning.ai 第五课 Sequence Model 第一周------Recurrent Neural Network Model
coolW的博客
03-04 833
这一节内容比较多，主要讲述了如何搭建一个RNN标准单元使用标准神经网络的不足： 1.不同样本的输入输出长度不等（虽然都可以padding成最大长度的样本） 2.（更主要的原因）text不同的位置之间不共享学习到的参数RNN模型，可以用左边也可以用右边的来表示，右边用一个弯箭头表示循环。首先，输入对x<1>来说，经过一个RNN cell（每个cell中有多个unit，后面会讲到），得到输出y<1>
吴恩达Deeplearning.ai 第五课 Sequence Model 第一周------Deep RNNs
coolW的博客
03-05 959
这一节主要讲解了深度RNN网络的结构。左边是在一般的神经网络中DNN的结构，由输入经过多层网络最终得到输出与此类似，Deep RNN也有类似的结构，之前的RNN网络都只是一层，如图画出了三层。用a[l]<t>来表示第l层激励的第t个timestep如图，在计算a[2]<3>的过程中，需要用到前面层的a[1]<3>和同一层前一个timestep的a[2]<2>并且计算的参数Wa和ba在同一层的不同ti
自然语言处理之文本生成：Recurrent Neural Networks (RNN)与序列到序列模型
最新发布
zhubeibei168的博客
05-24 650
语言模型是NLP中用于预测给定序列中下一个词的概率分布的模型。它在机器翻译、文本生成、语音识别等任务中起着核心作用。
自然语言处理之文本分类：Recurrent Neural Networks (RNN)：序列标注与RNN
zhubeibei168的博客
05-13 781
序列标注是NLP中的一个任务，它涉及为序列中的每个元素分配一个标签。例如，在命名实体识别中，每个词被标记为特定的实体类型或非实体。序列标注通常使用序列模型如HMM、CRF或RNN来实现。文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个核心任务，涉及将文本数据分配到预定义的类别中。例如，情感分析、主题分类、垃圾邮件过滤等场景。在文本分类中，模型需要理解文本的语义和上下文，以准确地预测其所属类别。
自然语言处理之语音识别：Recurrent Neural Networks(RNN)：RNN的数学基础
zhubeibei168的博客
10-22 640
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它关注如何使计算机能够理解、解释和生成人类的自然语言。NLP的应用广泛，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等。自然语言处理的核心在于理解和生成语言，这涉及到语言的语法、语义、语用等多个层面。
自然语言处理之文本分类：Recurrent Neural Networks(RNN)：RNN的高级主题：生成模型
zhubeibei168的博客
05-14 590
生成模型和判别模型是机器学习中两种基本的模型类型，它们在处理自然语言处理（NLP）任务时有着不同的应用和优势。生成模型主要关注于学习数据的分布，即如何从模型中生成数据，而判别模型则直接学习输入与输出之间的映射关系，即如何从输入中直接预测输出。生成模型在NLP中的应用展示了其在理解和生成自然语言方面的能力。通过学习文本序列的分布，RNN生成模型能够生成新的、连贯的文本，这在创意写作、自动摘要、对话系统等领域有着广泛的应用前景。
Sequence Models(Week1)---Recurrent Neural Networks
weixin_38527856的博客
02-15 317
一、Why sequence models 所有上述问题都可以认为是监督学习，给X打标签。 但其中的情况也各有不同，如输入和输出都是有顺序的，但X和Y的顺序不同或有相同的情况 二、Notation 索引t来指示序列中的位置 在一个序列中如何表示一个单词 在句子中表示某个单词，首先准备一个包含所有词的字典，即把将要用到的单词放在一起做一个清单 在商业规模下，常用的字典规模一般为...
吴恩达Deeplearning.ai 第五课 Sequence Model 第一周------Long Short Term Memory(LSTM)
coolW的博客
03-04 620
这一节主要讲解了LSTM单元LSTM和GRU略有区别，可以说是一种更加通用的GRU模型在LSTM中，c<t>不再等于a<t>，因此原来公式中的c<t-1>要改成a<t-1>，同时在LSTM中，也没有了Γr这个门但不同是，除了同样保持了Γu这个门之外，还增加了Γf（forget gate）和Γo(output gate)两个门。在原来c<t>的更新公式中，将(1-Γu)替换为Γf,并且在利用Γo来得到
吴恩达Deeplearning.ai 第五课 Sequence Model 第一周------Backpropagation through time
coolW的博客
03-04 719
这一节主要讲了RNN的反向传播过程BP即从输出到输入，因此和FP是相反的一些箭头计算a的参数Wa和ba,计算y的参数Wy和by，绿色的箭头表示在这些不同的a和y的计算中都要用到这些参数（这里展示的是一层RNN，后面会讲到多层，在这一层中，不同的cell参数共享）。这里的箭头表示的前向传播的计算过程，loss函数用的分类中常用的cross entropy，对于每个输出y计算loss，总的loss是这些
论文阅读——DYNAMIC EVALUATION OF NEURAL SEQUENCE MODELS
liuy9803的博客
03-17 612
https://arxiv.org/pdf/1709.07432.pdf 神经序列模型的动态评估方法 实现地址：https://github.com/benkrause/dynamic-evaluation 作者提出一种使用动态评价改进神经序列模型的方法，模型使用梯度下降来适应最近的序列，从而使它们为再次发生的序列模式 patterns 分配更高的概率。动态评估将 Penn Treeb...
吴恩达深度学习5.3练习_Sequence Models_Neural machine translation with attention
Hayden的博客
12-31 1052
转载自吴恩达老师深度学习课程作业notebook Neural Machine Translation Welcome to your first programming assignment for this week! You will build a Neural Machine Translation (NMT) model to translate human readable date...
序列模型（sequence models）
得克特
01-16 1072
数字符号(notation) 采用x&amp;amp;amp;lt;1&amp;amp;amp;gt;x^{&amp;amp;amp;lt;1&amp;amp;amp;gt;}x&amp;amp;lt;1&amp;amp;gt;表示输入序列，y&amp;amp;amp;lt;2&amp;amp;amp;gt;y^{&amp;amp;amp;lt;2&amp;amp;amp;gt;}y&amp;amp;lt;2&a
Sequence Models-第三周
maryyu8873的博客
09-10 349
第三周学得有点懵懵懂懂，教学视频已经看完了，吴恩达老师最后的总结发言还是挺感人的（DL superman）。 1. Sequence to sequence model 从Encoder到decoder 看图说话 2.选择最有可能的句子 机器翻译和传统的语言模型很像 选择最佳的翻译，而不是从候选项中随机选择一个。 贪婪搜索法并不能保证整体的概率最大 3. B...
吴恩达Deeplearning.ai 第五课 Sequence Model 第一周------Why sequence Models
coolW的博客
03-04 1337
第一次写博客，想到之前课程的笔记都是记在OneNote上，就觉得干脆放到博客上来共享讨论。后面有时间会更新之前的课程笔记。这些笔记记录了课上Ng讲解的一些重点，还有一些我认为的难点(其实就是一开始自己没有明白的东西啦~) 这节课可以看做是一个引言，简述了RNN在语音识别，自然语言处理方面的一些应用。 可以看到，RNN的应用范围广泛。在图中，不用的应用场景的时序模型并不相同。例如在第二个Mu...
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