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Hinton神经网络公开课7 Recurrent neural networks

hankcs
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发布于 2017/05/18 23:26
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Hinton神经网络公开课7 Recurrent neural networks
首先复习一下常见序列模型,包括BiGram、linear dynamic system和HMM。通过对简单模型的比较学习,加深对RNN的理解。为序列建模目的是将一个输入序列转化为一个输出序列,如机器翻译、语音识别。当不区分输入和输出序列的时候,我们实际上在用输入序列的下一个词作为输出来训练模型;于是可以预测输入的下一个词语。对于时序序列,则是相当自然的。而在图像领域没有类似的应用,无法预测图像的下一个像素或像素块。“预测下一个词”模糊了监督与非监督学习的界限,一方面需要指导信息,另一方面却不要求独立于输入的...

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