本文介绍下 RNN 及几种变种的结构和对应的 TensorFlow 源码实现，另外通过简单的实例来实现 TensorFlow RNN 相关类的调用。 RNN RNN，循环神经网络，Recurrent Neural Networks。人们思考问题往往不是从零开始的，比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息，而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息。应用到深度学习上面，如果我们想要学习去理解一些依赖上文的信息，RNN 便可以做到，它有一个循环的操作，可以使其可以保留之前学习到的内容。 RN
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？ 现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Cod
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因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远，并且当时学的也有点小小的蒙圈，也因为最近一直在用lstm，gru等等，所以今天没事好好缕了一下，接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻的记一下把。
在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在时间序列分析、语音识别、自然语言处理等许多领域中成功应用。
1 递归神经网络结构 一个简单的传统神经网络结构如下图所示： 给他一些输入x0,x1,x2 … xt, 经过神经元作用之后得到一些对应的输出h0,h1,h2 … ht。每次的训练，神经元和神经元之间不
BiLSTM是RNN的一种延伸，因此，要理解BiLSRM就必须首先弄明白什么是RNN。
前言：其实之前就已经用过 LSTM 了，是在深度学习框架 keras 上直接用的，但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解，心里牵挂着难受呀！今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文，看完这后，焕然大悟，对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。此博文写得真真真好！！！为了帮助大家理解，也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来，所以打算对原文写个翻译。首先声明，由于本人水平有限，如有翻译不好或理解有误的多多指出！此外，本译文也不是和原文一字一句对应的，为了方便理解可能会做一些调整和
最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long Short-Term Memory）
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
首先祝各位专知好友，中秋佳节快乐！ 【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。值国庆佳节，专知特别推出独家特刊-来自中科院自动化所专知小组博士生huaiwen和Jin创
循环神经网络（recurrent neural network，RNN），是一类专门用于处理序列数据（时间序列、文本语句、语音等）的神经网络，尤其是可以处理可变长度的序列；在与传统的时间序列分析进行比较的过程之中，RNN因为其梯度弥散等问题对长序列表现得不是很好，而据此提出的一系列变种则展现出很明显的优势，最具有代表性的就是LSTM（long short-term memory），而本文就从标准的循环神经网络结构和原理出发，再到LSTM的网络结构和原理，对其有一个基本的认识和阐述；
所谓RecurrentStructure就是把同一个structure反复的应用。好处就是就算输入是一个复杂的sequence，我们需要的不同种类的flag并不会随着inputsequence 的长度而改变。不管输入多少sequence，network需要的参数量永远都是一样的。
在某轮迭代tt中考虑公式5、6，用于计算RNN错误 ，我们对每一步迭代计算错误率总和。那么每一步tt的错误率 均可通过前面所列的计算出来。
循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的。比如说你在阅读这篇文章时，你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字，而不是每读到一个文字时，都抛弃掉前面的思考，从头开始。你的记忆是有持久性的。 传统的神经网络并不能如此，这似乎是一个主要的缺点。例如，假设你在看一场电影，你想对电影里的每一个场景进行分类。传统的神经网络不能够基于前面的已分类场景来推断接下来的场景分类。 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)解决了这个问题。这种神经网络带有环，可以将信息持久化。在
哈喽，大家好呀！这里是码农后端。本篇将给大家推荐一个非常好用的SQL Server数据库插件：SQL Prompt。
LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。下面
在各大平台的官方源里面应该都会有提供docker容器，因此这里我们也不过多的赘述。
Latex在文档撰写方面是不可或缺的工具，尤其是在写文章方面，是必须要用到的文字排版工具。但是latex的环境部署并不是一个特别人性化的操作，尤其是在各种不同的平台上操作是完全不一样的，还经常容易报错。我们可以一个一个的去解决报错问题，但是这需要耗费极大的精力和时间，所以很多人选择了直接在overleaf进行latex的创作。但其实overleaf也有它的缺点，比如免费版本的带宽和速度都比较受限，尤其是在国内的网络，访问速度可谓是”一绝“。因此这里我们介绍一个更加人性化的方案，而且对各大平台的兼容性非常都非常好：使用docker来部署latex环境。
Recurrent Neural NetWork (RNN) 用于处理序列数据，序列数据预测模型的特点是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。传统的序列数据机器学习模型有Hidden Markov Model (隐马尔可夫模型)、Conditional Random Field (条件随机场)。近年来，深度学习模型又带来了RNN，标准RNN结构极为简单，只有一个tanh层，其模型结构见图1。
翻译：@胡杨(superhy199148@hotmail.com) && @胥可(feitongxiaoke@gmail.com) 校对调整：寒小阳 && 龙心尘 时间：2016年7月 出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51932536
近年来，机器学习得到了很大的发展和兴趣，在语音和图像识别方面取得了可喜的成果。本文分析了一种深度学习方法——LSTM在以标普500指数为代表的美国股市中的应用效果。结果表明：LSTM在语音识别等其他领域取得了良好的效果，但在金融数据应用中效果不佳。事实上，它的特点是高噪声信号比，这使得机器学习模型很难找到模式来预测未来价格。
CNN 是一种前馈神经网络，通常由一个或多个卷积层（Convolutional Layer）和全连接层（Fully Connected Layer，对应经典的 NN）组成，此外也会包括池化层（Pooling Layer）。
该笔记是以斯坦福cs231n课程（深度学习计算机视觉课程）的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。这篇学习笔记是关于计算机视觉处理的，分为两篇文章撰写完成。此为第一篇，
k8s中的容器一般是通过deployment管理的，那么一次滚动升级理论上会更新所有pod，这由deployment资源特性保证的，但在实际的工作场景下，需要灰度发布进行服务验证，即只发布部分节点，这似乎与k8s的deployment原理相违背，但是灰度发布的必要性，运维同学都非常清楚，如何解决这一问题？
[ 导读 ]最近，谷歌 DeepMInd 发表论文（DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation），提出了一个用于图像生成的递归神经网络，该系统大大提高了 MNIST 上生成模型的质量。为更加深入了解 DRAW，本文作者基于 Eric Jang 用 158 行 Python 代码实现该系统的思路，详细阐述了 DRAW 的概念、架构和优势等。
递归神经网络是一种用于图像生成的神经网络结构。Draw Networks 结合了一种新的空间注意机制，该机制模拟了人眼的中心位置，采用了一个顺序变化的自动编码框架，使之对复杂图像进行迭代构造。
这是ICLR2019年的一篇paper，来自于清华的王同学与李飞飞实验室的合作paper。
在linux中， 有些命令是大家通用的， 比如ls, rm, mv, cp等等， 这些我觉得没有必要再细说了。 而有些命令， 只有开发人员才会用到的， 这类命令， 作为程序员的我们， 是有必要了解的， 有的甚至需要熟练使用。
作者 | 张皓 引言 RNN是深度学习中用于处理时序数据的关键技术， 目前已在自然语言处理， 语音识别， 视频识别等领域取得重要突破， 然而梯度消失现象制约着RNN的实际应用。LSTM和GRU是两种目前广为使用的RNN变体，它们通过门控机制很大程度上缓解了RNN的梯度消失问题，但是它们的内部结构看上去十分复杂，使得初学者很难理解其中的原理所在。本文介绍”三次简化一张图”的方法，对LSTM和GRU的内部结构进行分析。该方法非常通用，适用于所有门控机制的原理分析。 预备知识： RNN RNN (recurr
继续写这个定时器，注意的是，崽每个机器周期完成的时候计数。S5P2的时候如果采样到高变低的情况，认为是个脉冲。在下一个机器周期的S3P1进行计数。
人类不会每时每刻都开始思考。 当你阅读这篇文章时，你会根据你对之前单词的理解来理解每个单词。 你不会忘掉掉所有东西，然后再从头开始思考。 你的想法有持久性。
PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据处理和其他目的相关的操作。然而，您可能仍然需要更定制化的操作。例如，您可能想使用在论文中找到的新型激活函数，或者实现您作为研究的一部分开发的操作。
导读 本文讨论了最新爆款论文(Training RNNs as Fast as CNNs)提出的LSTM变种SRU(Simple Recurrent Unit)，以及基于pytorch实现了SRU,并且在四个句子分类的数据集上测试了准确性以及与LSTM、CNN的速度对比。 一.为什么要提出SRU？ 深度学习的许多进展目前很多均是来源于增加的模型能力以及相关的计算，这经常涉及到更大、更深的深层神经网络，然而，虽然深层神经网络带来了明显的提升，但是也耗费了巨大的训练时间，特别是在语音识别以及机器翻译的模型训练
Welcome to Course 5’s first assignment! In this assignment, you will implement your first Recurrent Neural Network in numpy.
在tkinter里有三种布局管理，分别是pack、grid、和place，这三种方式各有各的好处，需要注意的是这三种布局管理在同一个父容器里面一定不能混用，在一个父容器里选择一种方式便足够了。
HML_FwLib_STC89适用于Linux和Windows，并且可以直接全功能支持STC89C52RC等芯片全部功能，并非如keil4的<reg52.h>或sdcc中<8052.h>的基本功能。
情绪的感知与表达能力在对话领域中起到了至关重要的作用。Emotional Chatting Machine (ECM) 模型，将情绪信息引入到对话生成模型中，提升了对话中对情绪的表达能力并且使得生成的对话更为恰当，下图为本模型的总体框架：
给你一棵二叉树的根节点 root ，找出并返回满足要求的节点数，要求节点的值等于其 子树 中值的 平均值 。
1、背景 LSTM（Long Short-Term Memory）算法作为深度学习方法的一种，在介绍LSTM算法之前，有必要介绍一下深度学习（Deep Learning）的一些基本背景。 目前在机器学习领域，最大的热点毫无疑问是深度学习，从谷歌大脑（Google Brain）的猫脸识别，到ImageNet比赛中深度卷积神经网络的获胜，再到Alphago大胜李世石，深度学习受到媒体、学者以及相关研究人员越来越多的热捧。这背后的原因无非是深度学习方法的效果确实超越了传统机器学习方法许多。 从2012年Geoff
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LSTM（Long Short-Term Memory）算法作为深度学习方法的一种，在介绍LSTM算法之前，有必要介绍一下深度学习（Deep Learning）的一些基本背景。
看完了进入内核前的工作后，我网络编程课的抄写作业自然是可以圆满完成啦，不过看了一部分后觉得确实很有意思，所以也是决定继续看下去，并且计划看完linux源码后跟着MIT6.s081写一个小的操作系统内核，希望我能够在6.29之前完成这个工作哈哈也就是我开始军训之前，补军训确实是个令人苦恼的事情。
我们考虑一下这么一个问题，任意给定一句话，判断句子里的单词是不是人名的一部分。比如输入
sed是一个流编辑器(stream editor),一个非交互式的行编辑器。它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”，接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕；接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾。文件内容并没有改变，除非你使用重定向存储输出。sed主要用来自动编辑一个或多个文件；简化对文件的反复操作；编写转换程序等。在日常的运维工程中，会时常用sed命令来处理行操作，下面根据工作中的使用经验对sed的用法做一梳理： sed（stre
使用docker network的好处是：在同一个网络上的容器之间可以相互通信，而无需使用expose端口特性
全自动安装模式的默认 root 密码为MoeClub.org，安装完成后请立即使用passwd命令更改密码。[/scode]
文件的可执行属性和环境变量 Linux下文件有一个特殊的属性即可执行属性，用来指示这个文件是一个可执行的脚本或可以运行的二进制文件。前面所提到的这些命令，都具有可执行属性。 which: 表示查看命令的路径。一般用于当我们想知道使用的命令来源于什么地方时，比如安装了多个R或多个python，但又分不清用的是哪个时，which一下，立即明了。在这儿我们用which获取的是可执行的命令所在的路径，进而查看其属性。 ct@iZ8vb3e9jtel4m99ss6e7eZ:~$ ls -l "`which cd`"
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