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Deep Learning: Recurrent Neural Networks in Python

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深度学习：Python中的递归神经网络 深度学习：Python中的递归神经网络：LSTM，GRU和更多RNN机器学习体系结构Python和Theano（Python中的机器学习）LazyProgrammer English | 2016年8月8日| ASIN：B01K31SQQA | 86页| AZW3 / MOBI / EPUB / PDF（conv）| 1.44 MB 像马尔可夫模型一样，递归神经网络都是关于学习序列的 - 但是马尔科夫模型受马尔可夫假设的限制，递归神经网络不是 - 因此，它们更具表现力，比我们所拥有的更强大看到几十年来我们还没有取得进展的任务。 在课程的第一部分，我们将把时间的概念添加到我们的神经网络中。 我会介绍简单的复发单位，也被称为埃尔曼单位。 我们将重新讨论XOR问题，但是我们将扩展它以使它成为平价问题 - 您会看到常规的前馈神经网络将无法解决这个问题，但是经常性的网络将工作，因为关键是将输入视为一个序列。 在本书的下一部分，我们将重新审视循环神经网络最流行的应用之一 - 语言建模。 神经网络在语言中的一个流行应用是词向量或词嵌入。最常用的技术叫做Word2Vec，但是我会告诉你如何使用递归神经网络来创建单词向量。 在后面的部分，我们将看看非常受欢迎的LSTM或长期短期记忆单元，以及更现代，更有效的GRU或门控循环单元，它们被证明可以产生可比较的性能。 我们将这些应用到一些更实际的问题上，比如从维基百科数据中学习语言模型，并将结果中的单词嵌入可视化。 所有这个课程所需的材料都可以免费下载和安装。我们将在Numpy，Matplotlib和Theano上完成我们大部分的工作。我随时可以回答您的问题，并在您的数据科学之旅中帮助您。 我们在课室见！ “举起......什么是深入的学习和所有这些你讨论的其他疯狂的东西？”
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