LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的?
输入输出都是向量,或者说是矩阵。LSTM用于分类的话,后面一般会接softmax层。个人浅薄理解,拿动作识别分类举例,每个动作帧放入LSTM中训练,还是根据task来训练每个LSTM单元的Weights。所以LSTM的单元数量跟输入和输出都没有关系,甚至还可以几层LSTM叠加起来用。分类的话,一般用最后一个单元接上softmax层。LSTM结构是传统的RNN结构扩展,解决了传统RNN梯度消失/爆炸的问题,从而使得深层次的网络更容易训练。从这个角度理解,可能会容易很多。今年的ResNet也是使传统的CNN更容易训练weights。看来deeplearning越来越深是趋势啊。如果说训练,就一个关键,所谓LSTMUnroll,将RNN展开成一个静态的“并行”网络,内部有“侧向连接”,实现长的短时记忆功能(状态“记忆”在LSTMCell里)。如果说预测,也就一个关键,要将Cell的h和C弄出来,作为当前状态(也就是所谓“记忆”)作为init参数输入,这样,携带了当前记忆状态的网络,预测得到的就是下一个输入了,所谓的recurrent了。那份代码里还包含了一个使用cudnn的实现(built-inRNNoperator),这是一个高性能的版本,可以真正干活的。原来我也尝试搞懂一些天书般的公式,很快发现从那里入手是个错误。强烈推荐:理解LSTM网络(翻译自UnderstandingLSTMNetworks)只要有一点点CNN基础+半个小时,就可以通过这篇文章理解LSTM的基础原理。回答你的问题:和神经元个数无关,不知道你是如何理解“神经元”这个概念的,输入输出层保证tensor的维数和输入输出一致就可以了。
今年无疑是“人工智能”话题火热指数最高的一年。从腾讯西雅图AI实验室,百度斥资超过200亿投入人工智能研发,再到最近Google打算在中国进行AI领域的市场扩张,其母公司 Alphabet更是在7月便成立专注AI领域的风投机构...全球都在风生水起、将目标瞄准中国这个世界上最大的单一同质化市场时,注定也成就了这场全球级别的 AI人才争夺大战。
客观来说,激烈的人才争夺还源于 AI专业人才的培养周期非常长,除了选择与国内最好的几所大学CS专业对口招人的同时,BAT还将人才培养计划通通瞄准了来自硅谷的前沿技术学习平台优达学城(Udacity):
年初,阿里与 Udacity举办第一届天池技术大赛;
8月,腾讯宣布将 Udacity纳米学位项目作为内部员工官方培训内容;
9月,百度联合 Udacity推出“无人驾驶入门”纳米学位项目,旨在全球范围内推广技术与品牌、从而吸引 AI人才
Udacity由Google无人车之父 Sebastion Thrun创立,与 Google、Facebook、亚马逊等全球领先企业联合打造了一系列前沿技术课程,旨在让每个人都能用远低于线下教育的成本硅谷最新最热技术教育,最终成为由能力通过技术改变世界的抢手人才。
Udacity热门 AI课程
机器学习
Udacity联合 Google x Kaggle推出的人工智能入门课程。机器学习标志着计算机科学、大数据和人工智能领域内的重大技术突破。AlphaGo战胜人类围棋冠军、人脸识别、大数据挖掘,都和机器学习密切相关。
这门纳米学位将带你零基础掌握机器学习领域的监督学习、非监督学习、强化学习与深度学习,通过一些列实战项目练习将预测模型应用于金融、医疗、教育等领域内的大数据处理,成为 Google官方授权认证的机器学习工程师。
深度学习:
深度学习是近年来机器学习领域最令人瞩目的方向,学术界和工业界近年来运用深度学习技术逐渐在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域均获得重大突破性进展。
这门课程由GoogleBrian核心成员、生成对抗网络(GANs)之父、硅谷技术达人 Siraj Raval主讲,帮助你掌握 TensorFlow和 DNN、CNN、RNN等神经网络模型,实现开发翻译机器人、图像分类、生成好莱坞影视剧本等前沿应用,为深造人工智能、无人驾驶、机器人开发等打下夯实基础
无人驾驶(入门):
Udacity联合百度、Lyft全新推出的无人驾驶领域入门课程,由 Sebastion Thrun、斯坦福/耶鲁/MIT大牛主讲,学员只需具备 Python和 C++与数学基础,便能通过这门课程升级自己的算法思维,掌握数据可视化,并通过代码让计算机识别图像。毕业后可以免申请保送录取一席难求的“无人驾驶车工程师”纳米学位项目,成为 Uber、奔驰、宝马、滴滴出行、百度争夺的抢手工程师。
以上是 Udacity在 AI领域非常抢手的入门级课程,掌握了机器学习、深度学习核心技术后,你还可以进一步深造[人工智能]、[无人驾驶]、[机器人开发]、[飞行汽车]等高阶纳米学位项目,成为人工智能与大数据领域的稀缺抢手人才。
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