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1 关于LSTMs理解
2017年12月21 - 前言 最近看了一些关于RNN及LSTMs网络的文章,因此,在这里记录一点笔记。主要参考了一篇英文的blog。我把原文的部分内容的翻译加上自己的理解写在下面,内容上有一定的删节和提炼。原文和完整的中文翻译的地址在下面。 英文原文 http://colah.github.io
2 A Beginner's Guide to Recurrent Networks and LSTMs
2016年07月29 - from http://deeplearning4j.org/lstm.html A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs Contents Feedforward Networks
3 论文浅尝 | Leveraging Knowledge Bases in LSTMs
2017年12月08 - Yang, B., Mitchell, T., 2017. Leveraging Knowledge Bases in LSTMs for Improving Machine Reading. Association for Computational
4 【ML】ICML2015_Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
2016年03月21 - Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs Note here: it's a learning notes on new LSTMs architecture used as an unsupervised
5 在训练和测试期间在LSTM中重置状态 - State resetting in LSTMs during training and testing
2017年01月23 - I am trying to understand and implement LSTMs. I understand that they one needs to define a sequence length T, and the training is performed
6 Multivariate Time Series Forecasting with LSTMs in Keras 中文版翻译
2017年08月16 - 0.0 0.109658这个数据准备很简单,我们可以探索更多。 您可以看到的一些想法包括:单风编码风速。 使所有列均匀分散和季节性调整。 提供超过1小时的输入时间步长。 最后一点可能是最重要的,因为在学习序列预测问题时,LSTMs通过时间使用反向传播。Define and Fit Model在本节中
7 TensorFlow for Hackers (Part VI) - Human Activity Recognition using LSTMs on Android
2017年10月12 - is available (including the Android app) on GitHub. References CNN for Human Activity Recognition LSTMs for Human Activity Recognition Activity
8 【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
2017年03月26 - 。 LSTM Future Predictor Model 预测模型和自编码器几乎是一样的,差别就在于最后训练的输出,预测模型用的是未来几帧的图像,只不过输出是正序,而不是倒序的,这里作者没有解释,但其实也很好理解,预测的正序和自编码器的倒序是统一的,因为encoder-decoder模型都是从最近的时刻
9 新手教程之:循环网络和LSTM指南 (A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs)
2016年06月03 - 新手教程之:循环网络和LSTM指南 (A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs)   本文翻译自:http://deeplearning4j.org/lstm.html   其他相关教程:   1. 深度神经网络
10 BB_twtr 使用CNNs+LSTMs做SemEval-2017 Task 4
2017年12月29 - paper: BB twtr at SemEval-2017 Task 4: Twitter Sentiment Analysis with CNNs and LSTMs Abstract: Our system leverages a large amount

 
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