循环神经

在当今 科技 发展迅速的时代，人机协作已经成为一个重要的研究话题。随着人工智能技术的不断进步，人机协作的应用范围也越来越广泛，其在智能交通、智能家居和智能机器人等领域已经得到了广泛的应用。在实际应用中，人机协作的意图识别是一个关键问题。要实现高效的人机协作，机器需要准确地理解人类用户的意图，以

有人说，不同语言之间的翻译，与其说是一门科学，不如说是一门艺术。NLP 领域的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观点：使用卷积网络要比使用循环神经网络来做 NLP 研究，要幸福得多——是时候放弃循环神经网络了！基于这一观点，他从卷积网络本身的基本原理出发，论述了为什么 NLP 不再需要循

本文首发自 easyAI - 人工智能知识库卷积神经网络 – CNN 已经很强大的，为什么还需要RNN？本文会用通俗易懂的方式来解释 RNN 的独特价值——处理序列数据。同时还会说明 RNN 的一些缺陷和它的变种算法。最后给大家介绍一下 RNN 的实际应用价值和使用场景。为什么需要 RNN ？独特价值是什么？卷积神经网

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：4 月 30 日至 5 月 3 日，被学术界广泛认可为「深度学习的顶级会议」的 ICLR 2018 在加拿大温哥华举办。阿里巴巴与北大合作的一篇论文《 Alternating Multi-bit Quantization for Recurrent Neur

作者：忆臻1.神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？ 2 为什么需要RNN（循环神经网

雷锋网 AI科技评论按：今年5月，Facebook AI研究院（FAIR）发表了他们的研究成果fairseq，在fairseq中，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，他们在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代码和训练好的系统，其他的

作者：机器之心编译来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络(RNN)探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌(语音搜索)、百度(DeepSpeech)和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。然而，当我们开始着手

读了将近一个下午的 TensorFlow Recurrent Neural Network 教程，翻看其在 PTB 上的实现，感觉晦涩难懂，因此参考了部分代码，自己写了一个简化版的Language Model，思路借鉴了Keras的 LSTM text generati