DEEP LEARNING之四十七：Word embedding词嵌入
为了进行自然语言处理(NLP),我们首先就是能把文字转化为数字表示。这时，我们就要用到词表征。词表征… 继续阅读 DEEP LEARNING之四十七：Word embedding词嵌入
DEEP LEARNING之四十六：DEEP RNN
之前我们所说的RNN，都是只有一层隐藏层。既然我们是在说deep learning，为什么不能多加几… 继续阅读 DEEP LEARNING之四十六：DEEP RNN
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Mark
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DEEP LEARNING之四十五：Bidirectional RNN 双向RNN
很多情况下我们计算序列里其中一个循环的输出，不光需要依赖当前循环的前向输入，还需要依赖它的后向输入。… 继续阅读 DEEP LEARNING之四十五：Bidirectional RNN 双向RNN
DEEP LEARNING之四十四：RNN网络里的LSTM（long short term memory）单元
LSTM的思想和GRU是类似的，并且LSTM是早于GRU提出来的，功能比GRU更强大。GRU可以说是… 继续阅读 DEEP LEARNING之四十四：RNN网络里的LSTM（long short term memory）单元
DEEP LEARNING之四十三：RNN网络里的GRU（Gated Recurrent Unit）单元
RNN网络用循环来保持序列里元素彼此间的影响。但是有个基本假设就是一个元素受离他越近元素影响越大。离… 继续阅读 DEEP LEARNING之四十三：RNN网络里的GRU（Gated Recurrent Unit）单元
DEEP LEARNING之四十二：用RNN生成语言模型
什么是语言模型 比如你听到一句话“他在洗澡”，同时还有一种可能就是“他在洗枣”。但是你更容易想到的是… 继续阅读 DEEP LEARNING之四十二：用RNN生成语言模型
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DEEP LEARNING之四十一：不同类型的循环神经网络
循环神经网络有很多不同的类型，之前我们的例子里是输入和输出个数一一对应的。但是还有很多其他类型的循环… 继续阅读 DEEP LEARNING之四十一：不同类型的循环神经网络
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DEEP LEARNING之四十：循环神经网络的正向和反向传播
上一篇文章我们对于循环神经网络有了一个初步的认识，这一篇文章我们就更进一步看看对于一个神经网络训练和… 继续阅读 DEEP LEARNING之四十：循环神经网络的正向和反向传播
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DEEP LEARNING之三十九：RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络
Sequence Data 序列数据 很多现实中的数据都是有序的，比如一段语音，一段视频，一段话等。… 继续阅读 DEEP LEARNING之三十九：RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络
DEEP LEARNING之三十八：利用卷积神经网络中间层进行图像风格转化
什么是风格转化 什么是风格转化呢?比如让一幅手机拍摄的照片自动变成抽象派画风。我们看一下用卷积神经网… 继续阅读 DEEP LEARNING之三十八：利用卷积神经网络中间层进行图像风格转化