02 序列模型问题

1. Notations 循环序列模型的输入和输出都是时间序列.$x^{(i)<t>}$表示第$i$个输入样本的第$t$个元素,$T_x^{(i)}$表示输入的第$i$个样本的元素个数:$y^{(i)<t>}$表示第$i$个样本的输出的第$t$个元素,$T_y^{(i)}$表示第$i$个样本的输出的元素个数. 在NLP领域,为了描述一句话,会有一个词典(vocabulary),里面保存了所有的英文单词(一般包含3万到5万单词),每个单词依次有一个编号.这样每个单词都可以用一个向量表

1 相关背景 维基百科对自动摘要生成的定义是, "使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息". 摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类. 传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要, 而不对原本的内容做创造性的修改. 这类抽取型算法工程上已经有很多开源的解决办法了, 例如Git

一.RNN回顾 略去上面三层,即o,L,y,则RNN的模型可以简化成如下图的形式: 二.LSTM模型结构: 整体模型: 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列索引位置t的隐藏结构做了改进,可以说通过一些技巧让隐藏结构复杂了起来,来避免梯度消失的问题,这样的特殊RNN就是我们的LSTM.由于LSTM有很多的变种,这里我们以最常见的LSTM为例讲述.LSTM的结构如下图: 记忆细胞: 从上图中可以看出,在每个序列索引位置t时刻向前传播的除了和RNN一样的隐藏状态h(t),还多了另一个隐藏状态,如图

Week 1 Quiz: Recurrent Neural Networks(第一周测验:循环神经网络) \1. Suppose your training examples are sentences (sequences of words). Which of the following refers to the jth word in the ith training example?( 假设你的训练样本是句子(单词序列),下 面哪个选项指的是第??个训练样本中的第??个词?) [ ]

学习笔记适合新手,如有错误请指正.?号处也请各位指点下,谢谢. Mesh网格模型 点击主菜单>Assets>Import Package>Characters,将资源包导入工程 将Constructer拖入场景,然后点击Scene标签下的Shaded按钮,选择渲染模式为Wireframe 观察此模式下的人物,大图部分会看的最清楚 Texture贴图 网格模型上每一个三角形顶点都对应着贴图上的一个坐标,囊而每一个三角形的中间部分可以通过对该三角形所有顶点插值得到贴图里的颜色 Materia

套接字WSAEventSelect模型WSAEventSelect模型和WSAAsyncSelect模型相似,他们的区别是:网络事件发生时系统通知应用程序的形式不同,WSAAsyncSelect模型以消息的形式通知应用程序,而WSAEventSelect模型以事件的形式通知应用程序: WSAAsyncSelect模型和WSAEventSelect模型 相同点:[一]这两个模型都是异步模型[二]当网络事件发生时,应用程序都可以接受到网络通知 [WSAEventSelect]函数 int WSAEv

题意:按照输入的城市序列的顺序环游世界,每个城市有补助和花费,如果补助大于花费,你可以保存剩下的钱以后还能用,如果补助加上你保存的钱小于花费则停止旅游.求最多能去多少城市 分析:这题跟求最长子序列差不多,dp[i]表示走第i个城市时最多经过的城市的数量,如果第i个城市的花费够用那么 dp[i]=dp[i-1]+1,复杂度是 O(n) 这题主要卡在:1.TLE.原因是输入输出用的cin,cout换成标准输入输出就好了 2.WA.以前经过的城市没用完的费用可以留着以后用,这需要用一个tmp保存:城市

10.1 计算图展开 a. 最简单形式:s(t)=f(s(t?1);θ),s(t)表示系统状态. 图10.1 b. 系统状态为隐层单元:h(t)=f(h(t?1),x(t);θ),对应展开图: 图10.2 10.2 RNN RNN设计模式范例: 循环网络每步产生一个输出,同时隐层节点之间有循环关联,图10.3. 循环网络每步产生一个输出,同时输出与下一步的隐层节点之间有循环关联,图10.4. 循环网络输入整个序列,产生单个输出,同时隐层节点之间有循环关联,图10.5. a. 下面的网络是在计算R

1. 基础模型 A. Sequence to sequence model:机器翻译.语音识别.(1. Sutskever et. al., 2014. Sequence to sequence learning with neural networks.   2. Cho et. al., 2014. Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation.) B