非遞歸神經網路(non-recurrent neural network)是2018年公布的生物物理學名詞。
基本介紹
- 中文名:非遞歸神經網路
- 外文名:non-recurrent neural network
- 所屬學科:生物物理學
- 公布時間:2018年
非遞歸神經網路(non-recurrent neural network)是2018年公布的生物物理學名詞。
非遞歸神經網路(non-recurrent neural network)是2018年公布的生物物理學名詞。定義神經元之間的聯結不形成環路,神經元之間的信息傳輸僅單向地從輸入端流向輸出端的一類神經網路模型。如感知機和多層...
遞歸神經網路(recursive neural network)是具有樹狀階層結構且網路節點按其連線順序對輸入信息進行遞歸的人工神經網路(Artificial Neural Network, ANN),是深度學習(deep learning)算法之一。遞歸神經網路(recursive neural network)提出於1990年,被視為循環神經網路(recurrent neural network)的推廣。當遞歸神經網路...
《神經網路在路徑最佳化問題中的套用》是2015年8月電子科技大學出版社出版的圖書,作者是陳文宇、桑永勝、李曼荔、劉貴松、邱釗。內容簡介 本書主要討論了Lotka-Volterra遞歸神經網路、非飽和的非線性閾值傳輸函式遞歸神經網路、列競爭神經網路等多種神經網路模型,分別研究了針對不同組合最佳化問題的神經計算的方法;研究了路...
遞歸網路是一種表示學習,它可以將詞、句、段、篇按照他們的語義映射到同一個向量空間中,也就是把可組合(樹/圖結構)的信息表示為一個個有意義的向量。簡介 遞歸神經網路將所有的詞、句都映射到一個2維向量空間中。句子(the country of my birth)和句子(the place where I was born)的意思是非常接近的...
Hopfield神經網路是一種遞歸神經網路,由約翰·霍普菲爾德在1982年發明。簡介 Hopfield神經網路是一種遞歸神經網路,由約翰·霍普菲爾德在1982年發明。Hopfield網路是一種結合存儲系統和二元系統的神經網路。它保證了向局部極小的收斂,但收斂到錯誤的局部極小值(local minimum),而非全局極小(global minimum)的情況也...
神經網路專家系統的目標是利用神經網路的學習功能、大規模並行分散式處理功能、連續時間非線性動力學和全局集體作用實現知識獲取自動化;克服組合爆炸和“推理複雜性及“無窮遞歸等困難,實現並行聯想和自適應推理;提高專家系統的智慧型水平、實時處理能力及魯棒性。神經網路專家系統的基本結構如圖1所示,其中自動知識獲取模組...
玻爾茲曼機(Boltzmann machine)是隨機神經網路和遞歸神經網路的一種,由傑弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)和特里·謝澤諾斯基(Terry Sejnowski)在1985年發明。玻爾茲曼機可被視作隨機過程的,可生成的相應的Hopfield神經網路。它是最早能夠學習內部表達,並能表達和(給定充足的時間)解決複雜的組合最佳化問題的神經網路。但是...
循環神經網路具有記憶性、參數共享並且圖靈完備(Turing completeness),因此在對序列的非線性特徵進行學習時具有一定優勢。循環神經網路在自然語言處理(Natural Language Processing, NLP),例如語音識別、語言建模、機器翻譯等領域有套用,也被用於各類時間序列預報。引入了卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)...
(3)建立了非光滑單層神經網路來求解帶有等式約束的非光滑偽凸最佳化問題;(4)建立了簡化的非光滑遞歸神經網路來求解一般意義的非光滑凸最佳化問題。 本項目的完成,不僅豐富和發展了非光滑神經網路和微分包含理論,而且為控制論與最最佳化在工程技術中的套用提供了必要的研究基礎。
LSTM的表現通常比時間遞歸神經網路及隱馬爾科夫模型(HMM)更好,比如用在不分段連續手寫識別上。2009年,用LSTM構建的人工神經網路模型贏得過ICDAR手寫識別比賽冠軍。LSTM還普遍用於自主語音識別,2013年運用TIMIT自然演講資料庫達成17.7%錯誤率的紀錄。作為非線性模型,LSTM可作為複雜的非線性單元用於構造更大型深度神經...
2016年6月,在倫敦科幻電影節上,由紐約大學AI研究人員開發的遞歸神經網路“班傑明(Benjamin)”寫出了一部科幻電影,成為本屆電影節48小時電影製作挑戰賽的參賽作品之一。簡介 “班傑明(Benjamin)”,由紐約大學AI研究人員開發的遞歸神經網路。作品 這部時長9分鐘的電影名叫“Sunspring”,由《矽谷》男主Thomas ...
Elman神經網路是 J. L. Elman於1990年首先針對語音處理問題而提出來的,是一種典型的局部回歸網路( global feed forward local recurrent)。Elman網路可以看作是一個具有局部記憶單元和局部反饋連線的遞歸神經網路。Elman網路具有與多層前向網路相似的多層結構。主要結構 它的主要結構是前饋連線, 包括輸入層、 隱含層...
神經網路的基礎在於神經元。神經元是以生物神經系統的神經細胞為基礎的生物模型。在人們對生物神經系統進行研究,以探討人工智慧的機制時,把神經元數學化,從而產生了神經元數學模型。大量的形式相同的神經元連結在—起就組成了神經網路。神經網路是一個高度非線性動力學系統。雖然,每個神經元的結構和功能都不複雜,...
第4章一類遞歸時滯神經網路的穩定性 第5章不確定脈衝雙向時滯神經網路的魯棒穩定與鎮定 第6章Cohen-Grossberg型神經網路的穩定與鎮定 第7章非線性細胞神經網路行波解的指數穩定性 第8章微分積分時滯神經網路的全局漸近穩定性 第9章不定干擾估計與分數階神經網路的穩定與鎮定 第10章分流抑制神經網路幾乎周期解的存在...
3.7遞歸型神經網路 3.7.1DTRNN的網路結構 3.7.2實時遞歸學習算法 3.8霍普菲爾德(Hopfield)神經網路 3.8.1離散型Hopfield神經網路 3.8.2連續型Hopfield神經網路 3.8.3求解TSP問題 3.9小結 習題與思考題 第4章神經控制中的系統辨識 4.1系統辨識基本原理 4.1.1辨識系統的基本結構 4.1.2辨識模型 4.1...
《時滯遞歸神經網路的狀態估計理論與套用》是2014年科學出版社出版的圖書,作者是黃鶴。內容簡介 通常一個用於解決複雜非線性問題的人工神經網路模型具有大量的神經元,並且它們之間的連線是非常複雜的。在實際中人們很難完全知道每個神經元的狀態信息,因此對時滯遞歸神經網路的狀態估計問題的研究具有非常重要的意義。《...
第4章 自組織網路 4.1 概述 4.2 Kohonen自組織映射 4.3 學習向量的量化 4.4 自適應共振理論(ART)神經網路 4.4.1 ART1 4.4.2 模糊ART和模糊ARTMAP 習題 參考文獻 第5章 遞歸網路和時間前饋網路 5.1 概述 5.2 遞歸神經網路概述 5.3 霍普菲爾德聯想記憶 5.4 模擬退火 5.5 玻爾茲曼機 5.6 時間...
3.3 前向網路的數值性能對比 3.3.1 非線性函式的逼近 3.3.2 逼近非線性直流電機的輸入/輸出特性 第4章 遞歸神經網路 4.1 各種遞歸神經網路 4.1.1 全局反饋型遞歸神經網路 4.1.2 前向遞歸神經網路 4.1.3 混合型網路 4.1.4 ,J、結 4.2 全局反饋遞歸...
卷積神經網路(13NN)和遞歸神經網路(RNN)等經典深度學習算法的相關章節展示了句子分類和語言生成等重要的NLP任務。你將學習如何將長短期記憶(LsTM)等高性能RNN模型套用於NLP任務。你還將探索神經機器翻譯並實現一個神經機器翻譯程式。目錄 Preface Chapter 1: Introduction to Natural Language Processing What is ...
通過深度學習技術,尤其是多層神經網路,如遞歸神經網路(RNN)和變換器(Transformers),算法能夠接收和處理自然語言文本信息。輸入通常是由詞、短語或整句構成的文本。在算法處理過程中,文本會先經過分詞和歸一化,然後轉換為數值型的向量,也就是嵌入向量,這些向量能夠代表文本中單詞或字元的豐富語義和語法特性。輸出...
13.5 非線性林齡面積分布結構方程 13.6 非線性半離散森林發展系統 13.7 森林發展系統中的最優控制 13.8 後記 第14章 非自治神經網路研究 14.1 引言 14.2 非自治有界時滯神經網路研究——矩陣形式判別準則 14.3 非自治有界時滯神經網路研究——對角占優形式判別準則 14.4 非自治遞歸神經網路的動力學行為 14...
通過深度學習技術,尤其是多層神經網路,如遞歸神經網路(RNN)和變換器(Transformers),算法能夠接收和處理自然語言文本信息。輸入通常是由詞、短語或整句構成的文本。在算法處理過程中,文本會先經過分詞和歸一化,然後轉換為數值型的向量,也就是嵌入向量,這些向量能夠代表文本中單詞或字元的豐富語義和語法特性。輸出...
在《TensorFlow深度學習(第2版 影印版 英文版)》中,你將學習如何使用前饋神經網路、卷積神經網路、遞歸神經網路、自動編碼器和因式分解機為機器學習系統開發深度學習應用程式,了解如何以分散式的方式在GPU上完成深度學習編程。 最終,你將深入了解機器學習技術以及將其套用於現實項目的技巧。
6.2.4 使用詞向量創建網路模型 108 6.2.5 訓練模型 109 6.3 使用預訓練的詞向量 110 6.3.1 下載詞向量 111 6.3.2 在模型中載入詞向量 112 6.3.3 凍結embedding層權重 113 6.4 遞歸神經網路(RNN) 113 6.5 LSTM 117 6.5.1 長期依賴 117 6.5.2 LSTM網路 117 6.6 基於...
Socher 等人通過使用遞歸神經網路(recurrent neural networks,RNN)模型,在句法樹的節點上設定向量和矩陣,對命題邏輯和自然語言中運算元的含義學習,從而得到多種句法 類 型 和 不 同 長 度 短 語 和 句 子 的 向 量 化 表 示 。 模型在SemEval-2010 Task 8 資料庫上實現 F 值為 82.2%的抽取效果。
8.2 遞歸神經網路:TreeLSTM 183 8.2.1 遞歸神經網路簡介 183 8.2.2 TreeLSTM 兩例 185 8.2.3 N元樹形LSTM的TensorFlow實現 187 8.3 樹形 LSTM 的其他問題 189 8.3.1 樹形遞歸 189 8.3.2 動態批處理 191 8.3.3 結構反向傳播算法 191 8.3.4 樹形 LSTM 的必要性 ...
我們包括的統計模型有:線性回歸模型、非線性回歸模型、確定型時間序列模型、隨機型時間序列模型、自回歸-移動平均模型(ARMA)、相關分析。神經網路 神經網路是指一類新的計算模型,它是模仿人腦神經網路的結構和某些工作機制而建立的一種計算模型。這種計算模型的特點是,利用大量的簡單計算單元(即神經元)連成網路,...