于恒RNN和LSTM神经网络的原理及应用.pdf

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于恒-RNN和LSTM神经网络的原理及应用云栖大讲堂-编程语言专场
Recent breakthrough in Machine Translation 知 识 就 是 力 <end> However, the sky remained clear under the strong north wind Encoder 4 However the sky remained clear under the strong north wind[ (2) 虽約匚但医空依然十分清敝[北呼啸 Decod d d d d 虽然[北风呼啸。但天空依然十分清澈□。 Although north wind howls but sky still extremely limpid Knowledge is power cends Define smarter Tomorrow Outline ∠2 RNN原理 ■RNNs的“不讲理有效性 Network architecture a Image caption Attention mechanism Question Answering Example Machine translation 既生RNN,何生LSTM? RNNs的阿喀琉斯之踵在哪里? Advanced architecture raining Other rnn variants Define smarter Tomorrow RNN原理 Network structure ∠2 Motivation: Process arbitrary length of input TTEr(七 CONTEXT (C) W ○-.○-○ t+I Unfold U U x Arecurrent neural network and the unfolding in time of the computation involved in its forward computation. Source: Nature CONTEXT (C-1) Define smarter Tomorrow RNN原理 Network structure ∠2 We can process a sequence of vectors x by applying a recurrence formula at every time step ht=Ifw(ht-l,at RNN new state old state input vector at some time step some function with parameters w Define smarter Tomorrow 6 RNN原理 Network structure ∠2 y ht= fw(ht-1,t) RNN ht= tanh(Wrhht-1+What yt Wha,h y Define smarter Tomorrow RNN原理 Computation Graph ∠2 h X Define smarter Tomorrow RNN原理 Computation Graph ∠2 0 2 Define smarter Tomorrow RNN原理 Computation Graph ∠2 每个 共用同一组权重矩阵 2 3 W 2 3 10

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2019-08-29
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