人工智能动态
  • 来源: 张行
  • 日期: 2019-08-22
接下来内容转自University of Chinese Academic of Science张行
一、Recurrent Neural Network
•学名:循环神经网网络
•用途:自然语言处理(NLP)、机器翻译、问答系统QA、文本分析、情感分析、主题提取
•结构:
            
•原理:主要,保留了前一时刻的Memory信息,因此当前t时刻的输出是上⼀次隐层的输出h(t-1)-Memory和本次输入。
•模型结合:正因为这种特性,保留了序列的上下文的信息,索引被⼴泛用于自然语言对话,机器翻译,Time Sequence等
•Example
The same network is used again and again

 
二、深度学习Processing
 
•Learning Target
 
•Learn
原理:使用BPTT反向传播的算法不不打断的更新神经元节点的权重信息。
 
三、RNN的几种结构
1、Many to one(多对一)
 
原理:将多次的输出进⾏累计计算,最后算总和输出
应用:情感分析、文本分类
 
2、Many to Many(多对多)n-n n-m
 
 
原理:对于每次的输入,都有输出。参考sequence-sequence Learning
应用:机器翻译,语言识别
输出不同长度n-n, 但是词的个数对应
 
输出shorter n-m

3、Many to Many(多对多)n-n n-m
 
 
原理:输入为图像的特征,输出是一段对图像的描述。
应用:主题提取



 
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