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- 來源: 張行
- 日期: 2019-08-22
以下文章轉自University of Chinese Academic of Science張行
一、Recurrent Neural Network
•學名：循環神經網網絡
•用途：自然語言處理(NLP)、機器翻譯、問答系統QA、文本分析、情感分析、主題提取
•結構：
•原理：主要，保留了前一時刻的Memory信息，因此當前t時刻的輸出是上?次隱層的輸出h(t-1)-Memory和本次輸入。
•模型結合：正因為這種特性，保留了序列的上下文的信息，索引被?泛用于自然語言對話，機器翻譯，Time Sequence等
•Example
The same network is used again and again
二、深度學習Processing
•Learning Target
•Learn
原理：使用BPTT反向傳播的算法不不打斷的更新神經元節點的權重信息。
三、RNN的幾種結構
1、Many to one（多對一）
原理：將多次的輸出進?累計計算，最后算總和輸出
應用：情感分析、文本分類
2、Many to Many（多對多）n-n n-m
原理：對于每次的輸入，都有輸出。參考sequence-sequence Learning
應用：機器翻譯，語言識別
輸出不同長度n-n, 但是詞的個數對應
輸出shorter n-m
3、Many to Many（多對多）n-n n-m
原理：輸入為圖像的特征，輸出是一段對圖像的描述。
應用：主題提取
一、Recurrent Neural Network
•學名：循環神經網網絡
•用途：自然語言處理(NLP)、機器翻譯、問答系統QA、文本分析、情感分析、主題提取
•結構：
•原理：主要，保留了前一時刻的Memory信息，因此當前t時刻的輸出是上?次隱層的輸出h(t-1)-Memory和本次輸入。
•模型結合：正因為這種特性，保留了序列的上下文的信息，索引被?泛用于自然語言對話，機器翻譯，Time Sequence等
•Example
The same network is used again and again
二、深度學習Processing
•Learning Target
•Learn
原理：使用BPTT反向傳播的算法不不打斷的更新神經元節點的權重信息。
三、RNN的幾種結構
1、Many to one（多對一）
原理：將多次的輸出進?累計計算，最后算總和輸出
應用：情感分析、文本分類
2、Many to Many（多對多）n-n n-m
原理：對于每次的輸入，都有輸出。參考sequence-sequence Learning
應用：機器翻譯，語言識別
輸出不同長度n-n, 但是詞的個數對應
輸出shorter n-m
3、Many to Many（多對多）n-n n-m
原理：輸入為圖像的特征，輸出是一段對圖像的描述。
應用：主題提取
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企業文化
東莞佰和的企業文化：佰和智能科技伴您終身，幸福健康每一家
公司戰略：用專業AI技術、腸道菌群技術和免疫食品技術建立老年智能健康服務平臺
宗旨：做中國優秀的將人工智能技術應用在老年人群和老年癡呆人群的專業公司
公司愿景：創建和發展中國領先的老年癡呆、老人智能健康服務平臺
公司的核心價值觀：以人為本、開放、自由、平等、創新、奉獻，人人都是企業的主人
公司的服務目標：通過使用佰和的產品，讓老年癡呆患者和老人過有尊嚴的晚年生活
社會責任：減輕國家、社會、家庭的負擔，減輕護工的壓力，提高老年癡呆患者生活質量
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社會責任：減輕國家、社會、家庭的負擔，減輕護工的壓力，提高老年癡呆患者生活質量
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