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- 来源: 张行
- 日期: 2019-08-22
以下文章转自University of Chinese Academic of Science张行
一、Recurrent Neural Network
•学名：循环神经网网络
•用途：自然语言处理(NLP)、机器翻译、问答系统QA、文本分析、情感分析、主题提取
•结构：
•原理：主要，保留了前一时刻的Memory信息，因此当前t时刻的输出是上⼀次隐层的输出h(t-1)-Memory和本次输入。
•模型结合：正因为这种特性，保留了序列的上下文的信息，索引被⼴泛用于自然语言对话，机器翻译，Time Sequence等
•Example
The same network is used again and again
二、深度学习Processing
•Learning Target
•Learn
原理：使用BPTT反向传播的算法不不打断的更新神经元节点的权重信息。
三、RNN的几种结构
1、Many to one（多对一）
原理：将多次的输出进⾏累计计算，最后算总和输出
应用：情感分析、文本分类
2、Many to Many（多对多）n-n n-m
原理：对于每次的输入，都有输出。参考sequence-sequence Learning
应用：机器翻译，语言识别
输出不同长度n-n, 但是词的个数对应
输出shorter n-m
3、Many to Many（多对多）n-n n-m
原理：输入为图像的特征，输出是一段对图像的描述。
应用：主题提取
一、Recurrent Neural Network
•学名：循环神经网网络
•用途：自然语言处理(NLP)、机器翻译、问答系统QA、文本分析、情感分析、主题提取
•结构：
•原理：主要，保留了前一时刻的Memory信息，因此当前t时刻的输出是上⼀次隐层的输出h(t-1)-Memory和本次输入。
•模型结合：正因为这种特性，保留了序列的上下文的信息，索引被⼴泛用于自然语言对话，机器翻译，Time Sequence等
•Example
The same network is used again and again
二、深度学习Processing
•Learning Target
•Learn
原理：使用BPTT反向传播的算法不不打断的更新神经元节点的权重信息。
三、RNN的几种结构
1、Many to one（多对一）
原理：将多次的输出进⾏累计计算，最后算总和输出
应用：情感分析、文本分类
2、Many to Many（多对多）n-n n-m
原理：对于每次的输入，都有输出。参考sequence-sequence Learning
应用：机器翻译，语言识别
输出不同长度n-n, 但是词的个数对应
输出shorter n-m
3、Many to Many（多对多）n-n n-m
原理：输入为图像的特征，输出是一段对图像的描述。
应用：主题提取
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东莞佰和的企业文化：佰和智能科技伴您终身，幸福健康每一家
公司战略：用专业AI技术、肠道菌群技术和免疫食品技术建立老年智能健康服务平台
宗旨：做中国优秀的将人工智能技术应用在老年人群和老年痴呆人群的专业公司
公司愿景：创建和发展中国领先的老年痴呆、老人智能健康服务平台
公司的核心价值观：以人为本、开放、自由、平等、创新、奉献，人人都是企业的主人
公司的服务目标：通过使用佰和的产品，让老年痴呆患者和老人过有尊严的晚年生活
社会责任：减轻国家、社会、家庭的负担，减轻护工的压力，提高老年痴呆患者生活质量
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手机：13925845520
联系人：何先生
邮箱：henrik@baiherobot.com
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