这样的表达不仅是误导，也使得对于人工智能领域并不是那么熟悉的用户感受到威胁。在这篇文章中，笔者整理了 DeepMind 的新论文，尝试用简单的方式来解释这个新的架构。...简单来说，关系推理尝试着去理解不同对象（概念）之间的关系，而这种推理被认为是智力的一个基本特征。作者们使用了一个信息图表来解释关系推理这一概念： ?...图 2.0 – 一个端对端关系推理神经网络 对于图2.0的解释 标准卷积神经网络 （CNN） 在k个滤波器中提取该图像的特征。关系网络的“对象”是网格中每个点的特征向量。...每个对象以及每个来自长短期记忆 （LSTM）的问题向量都被用来训练，而它们都是的 gθ （神经网络） 的输入。 然后将 gθ 的输出相加，并用作 fɸ （另一个神经网络）的输入。...作者们指出，其他系统在准确性方面远远落后于他们自己的模型，这是因为关系网络旨在捕获关系。
这个领域不仅仅是关于智能思考；它像是深入探究机器如何能像人类一样看和说话。基本上，图像字幕生成是关于计算机自行用文字描述图片。这就像是赋予了它们理解和解释所看到的图像的能力。...图像字幕生成为视觉搜索引擎提供了动力，使它们能够理解和解释视觉内容。它通过为图像提供描述性字幕，提高了搜索结果的准确性和相关性，提升了用户体验。...该模型以图像作为输入，以三种不同语言的句子、mp3音频文件和图像文件的形式生成输出。该模型结合了计算机视觉和自然语言处理技术，特别是利用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM）来生成字幕。...作者们还谈到了使用带有长短期记忆（LSTM）单元的循环神经网络（RNN）在图像字幕生成方面取得的重大进展。...编码器-解码器架构是一种常用的神经网络框架，用于涉及序列到序列学习的任务，其中输入序列映射到输出序列。
效果惊人的前沿深度神经网络模型构建相对简单，但了解这些模型如何创造和使用知识仍然是一个挑战。...可解释性 vs 准确性 要理解CAV技术，需要了解深度学习模型中可解释性难题的本质。在当今一代深度学习技术中，模型的准确性与可解释性之间存在着永恒的矛盾。...可解释性-准确性矛盾存在于完成复杂知识任务的能力和理解这些任务是如何完成能力之间。知识与控制，绩效表现与可核查性，效率与简便性...任意一项抉择其实都是准确性和可解释性之间的权衡。...- 理解概念的形成过程：理解深度神经网络如何形成组成最终输出的单个概念，这是可解释性的另一个关键构建模块。 这些原则是Google新CAV技术背后的理论基础。...TCAV的运作 团队进行了多次实验来评估TCAV相比于其他可解释性方法的效率。在一项最引人注目的测试中，团队使用了一个显著图，尝试预测出租车这一概念与标题或图像的相关性。显著图的输出如下所示： ?
p=23544 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...它们是带有循环的网络，允许信息持续存在。循环神经网络有循环。 在上图中，一大块神经网络，查看一些输入x并输出一个值h. 循环允许信息从网络的一个步骤传递到下一个步骤。...长期依赖问题 下面是一个关于如何使用循环神经网络（RNN）来拟合语言模型的例子。 RNN 的吸引力之一是它们可能能够将先前的信息与当前任务联系起来，例如使用先前的视频帧可能会告知对当前帧的理解。...作为一个连续的神经网络，LSTM模型可以证明在解释时间序列的波动性方面有优势。 使用Ljung-Box检验，小于0.05的p值表明这个时间序列中的残差表现出随机模式，表明有明显的波动性。...结论 在这个例子中，你已经看到: 如何准备用于LSTM模型的数据 构建一个LSTM模型 如何测试LSTM的预测准确性 使用LSTM对不稳定的时间序列进行建模的优势 ---- 本文摘选 《 Python用
p=23544 在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...它们是带有循环的网络，允许信息持续存在。循环神经网络有循环。 在上图中，一大块神经网络，查看一些输入x并输出一个值h. 循环允许信息从网络的一个步骤传递到下一个步骤。...长期依赖问题 下面是一个关于如何使用循环神经网络（RNN）来拟合语言模型的例子。 RNN 的吸引力之一是它们可能能够将先前的信息与当前任务联系起来，例如使用先前的视频帧可能会告知对当前帧的理解。...作为一个连续的神经网络，LSTM模型可以证明在解释时间序列的波动性方面有优势。 使用Ljung-Box检验，小于0.05的p值表明这个时间序列中的残差表现出随机模式，表明有明显的波动性。...结论 在这个例子中，你已经看到: 如何准备用于LSTM模型的数据 构建一个LSTM模型 如何测试LSTM的预测准确性 使用LSTM对不稳定的时间序列进行建模的优势 本文摘选 《 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事件进行分类。目前尚不清楚传统的神经网络如何利用电影中先前事件来推理后来的事件。 递归神经网络解决了这个问题。...它们是带有循环的网络，允许信息持续存在。循环神经网络有循环。 在上图中，一大块神经网络，查看一些输入x并输出一个值h. 循环允许信息从网络的一个步骤传递到下一个步骤。...长期依赖问题 下面是一个关于如何使用循环神经网络（RNN）来拟合语言模型的例子。 RNN 的吸引力之一是它们可能能够将先前的信息与当前任务联系起来，例如使用先前的视频帧可能会告知对当前帧的理解。...夏季的降雨量与冬季的降雨量一样多是很常见的。 下面是某地区2020年11月降雨量数据的图解。 作为一个连续的神经网络，LSTM模型可以证明在解释时间序列的波动性方面有优势。...结论 在这个例子中，你已经看到: 如何准备用于LSTM模型的数据 构建一个LSTM模型 如何测试LSTM的预测准确性 使用LSTM对不稳定的时间序列进行建模的优势 ---- 本文摘选《Python用LSTM
效果惊人的前沿深度神经网络模型构建相对简单，但了解这些模型如何创造和使用知识仍然是一个挑战。...可解释性 vs 准确性 要理解CAV技术，需要了解深度学习模型中可解释性难题的本质。在当今一代深度学习技术中，模型的准确性与可解释性之间存在着永恒的矛盾。...可解释性-准确性矛盾存在于完成复杂知识任务的能力和理解这些任务是如何完成能力之间。知识与控制，绩效表现与可核查性，效率与简便性...任意一项抉择其实都是准确性和可解释性之间的权衡。...理解概念的形成过程：理解深度神经网络如何形成组成最终输出的单个概念，这是可解释性的另一个关键构建模块。 这些原则是Google新CAV技术背后的理论基础。...TCAV的运作 团队进行了多次实验来评估TCAV相比于其他可解释性方法的效率。在一项最引人注目的测试中，团队使用了一个显著图，尝试预测出租车这一概念与标题或图像的相关性。显著图的输出如下所示： ?
我们的主要结果是，在WMT 14数据集的英法翻译任务中，LSTM的翻译在整个测试集中获得了34.8分的BLEU分数，而LSTM的BLEU分数在词汇外的单词上被扣分。此外，LSTM人在长句上没有困难。...由于输入和相应输出之间存在相当大的时间延迟，LSTM成功学习具有长期时间依赖性的数据的能力使其成为该应用的自然选择(图1)。 已经有许多相关的尝试来解决用神经网络排序学习问题的一般顺序。...然而，还不清楚如何将RNN应用于输入和输出序列具有不同长度且具有复杂和非单调关系的问题。...为了重新获得n-best列表，我们用我们的LSTM计算了每个假设的对数概率，并用他们的分数和LSTM的分数取了一个平均分。...Bahdanau等人[2]还尝试用神经网络进行直接翻译，该神经网络使用注意机制来克服赵等人在长句上表现不佳的问题。[5]并取得了令人鼓舞的成果。同样，Pouget-Abadie等人。
p=23544最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。...长期依赖问题下面是一个关于如何使用循环神经网络（RNN）来拟合语言模型的例子。RNN 的吸引力之一是它们可能能够将先前的信息与当前任务联系起来，例如使用先前的视频帧可能会告知对当前帧的理解。...LSTM 单元的这三个部分称为门。第一部分称为忘记门或遗忘门，第二部分称为输入门，最后一部分称为输出门。...作为一个连续的神经网络，LSTM模型可以证明在解释时间序列的波动性方面有优势。使用Ljung-Box检验，小于0.05的p值表明这个时间序列中的残差表现出随机模式，表明有明显的波动性。...结论在这个例子中，你已经看到:如何准备用于LSTM模型的数据构建一个LSTM模型如何测试LSTM的预测准确性使用LSTM对不稳定的时间序列进行建模的优势----本文摘选 《 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
学完本课，你将： 了解如何构建和训练循环神经网络（RNN）及其常用变体，如 GRU 和 LSTM。 使用序列模型处理自然语言问题，如文本合成。 将序列模型应用到音频应用中，如语音识别和音乐合成。...已经对神经网络（包括 CNN）具备深厚理解，并想学习如何开发循环神经网络的人。...GRU 并不会控制并保留内部记忆（c_t），且没有 LSTM 中的输出门。 LSTM 中的输入与遗忘门对应于 GRU 的更新门，重置门直接作用于前面的隐藏状态。 在计算输出时并不应用二阶非线性。...但 LSTM 可以通过遗忘和保留记忆的机制减少这些问题。 LSTM 单元一般会输出两种状态到下一个单元，即单元状态和隐藏状态。...参与的 RNN 会生成一个描述它想关注内容的查询。每一个条目和这个查询做点乘来产生一个分数，这个分数描述这个条目与查询匹配程度。这些分数被输入一个 softmax 来生成注意力分布。
为了使RSR能够加入这些关系型的数据，作者采用了Temporal Graph Convolution(TGC)算法，将关系型的图谱数据与第一层的输出进行结合，作为第三层的输入。...Prediction Layer 最终将第二层的输入用于股票收益率的预测，这里的损失函数定义为： 其中 分别是股票的预测收益率和实际收益率。这个损失函数中，第一项为了是预测的收益误差越小越好理解。...也就是说，关系的强弱，取决于第一项，两个股票当前时间的相似性，和第二项两者关系的重要。这两项的乘积决定了关系强弱。因为这两项都能清楚的解释，所以称为显性模型。...分数为1，第二个匹配分数为0.5，第n个匹配分数为1/n，如果没有匹配的句子分数为0。...但在MRR指标上，在NYSE市场，Rank_LSTM的表现差于SFM，可能是因为损失函数及考虑了绝对预测的准确性，又考虑了相对排序的准确性，从而降低了模型的稳定性。
前向传播是神经网络的基础，它定义了网络如何处理数据并生成预测。...在实际应用中，可能需要尝试不同的损失函数和优化算法，以及调整学习率等超参数，以获得最佳的训练效果。 五、训练神经网络 训练神经网络是一个涉及多个步骤的过程，包括数据准备、模型设计、训练、评估和优化。...训练神经网络是一个迭代和试错的过程，需要不断地调整模型结构、正则化策略和超参数，以获得最佳的性能。通过合理地划分数据集、使用正则化技术和进行超参数调优，可以有效地提高模型的泛化能力和预测性能。...提高诊断的可解释性：通过可视化CNN的特征图，可以更好地理解模型的决策过程，提高模型的可解释性，这对于临床诊断尤为重要。...在某些情况下，可以尝试混合使用LSTM和GRU，取长补短，以获得最佳性能。
神经元接收多个输入，通过对输入进行加权求和，并经过激活函数的处理后产生输出。神经网络可以分为前馈神经网络和反馈神经网络。...Gate）决定是否将 LSTM 状态输出给下一个时间步。...然而，LSTM 也存在一些缺点，如计算复杂度高、难以解释和对大量数据的依赖等。针对这些问题，可以采取计算优化、模型简化和数据增强等方法来改进 LSTM 的性能。 2. 深度学习的关键技术 1....模型性能评估指标 深度学习模型的性能评估是确保其在学校教育中有效应用的关键环节。其中，准确率、召回率和 F1 分数是常用的衡量模型准确性的指标。...，通过对作文文本的学习，尝试预测作文的得分，在实际应用中可进一步优化模型结构和训练数据以提高评分的准确性。
输出：输出文本的情感倾向（积极、消极或中立）。 优化： 通过比较预测的情感倾向与真实标签，使用反向传播算法优化LSTM模型的参数，以提高情感分析的准确性。...缩放点积注意力：在每个头内部，使用缩放点积注意力来计算Query和Key之间的注意力分数。这个分数决定了在生成输出时，模型应该关注Value向量的部分。...注意力权重应用：将计算出的注意力权重应用于Value向量，得到加权的中间输出。这个过程可以理解为根据注意力权重对输入信息进行筛选和聚焦。...在训练阶段，模型会随机遮盖输入序列中的部分单词，并尝试根据上下文预测这些单词。 NSP输出层：用于判断两个句子是否为连续的句子对。...在训练阶段，模型会接收成对的句子作为输入，并尝试预测第二个句子是否是第一个句子的后续句子。
，并解释了谷歌翻译算法的运作方式。...本文试图为您深入浅出地讲解机器学习翻译引擎的工作原理，并解释谷歌翻译算法的运作方式。 ?...这两个状态的输出并不和相反方向状态的输入相连接。 ? 为了理解为什么BRNN 可以简单的RNN效果更好，你可以想象我们有一个9个词的句子，我们想预测第 5 个词。...这种神经网络的架构建立在我们刚才说过的seq2seq模型上。 唯一的不同是编码器和解码器之间有 8 层 LSTM-RNN，它们在层之间具有残留连接，并可以在一定程度上做出精度和速度的调整。...BLEU 当我们谈论谷歌翻译算法的改进和更好的结果时，我们如何正确地评估一种翻译比另一种更好？ 对于一些常用的句子，我们有专业翻译人员的翻译做参考。
模型会根据AST的语法结构规则生成代码，而且还能预测语法规则的顺序，最终构建整个程序。 那，他们是如何预测语法规则的呢？...主要基于三种类型的信息： 指定要生成的程序的源序列、之前预测的语法规则和已经生成的部分AST。 第一种很好理解，是编码器的输入。...输入是字段的半结构化描述，例如卡牌名、成本、攻击、描述和其他属性； ? 要输出的是实现卡牌功能的Python代码片段。 ? 通过准确性与BLEU分数来测量模型的质量。...并用Acc +表示人为调整的精度。 最后，用BLEU值评估生成的代码的质量。 结果如下图所示： ? 在准确性和BLEU分数方面，都优于之前的所有模型。StrAcc比之前最好的模型高出了5个百分点。...至于之前的模型跟他们的模型在BLEU分数上的相似性，作者解释道，代码生成还是要看细节。 语义解析任务 在语义解析任务中，使用的两个语义解析数据集( ATIS和JOBS )，其中输入是自然语言句子。
因此，我们从转写任务开始进一步从可视化的角度解释神经网络中的单个神经元实际上都学到了什么，以及它们到底是如何决策的。 目录： 转写 网络结构 分析神经元 「t」是如何变成「ծ」的?...分析神经元 我们尝试回答下面的两个问题： 网络如何处理具有几个可能的输出结果的例子？（例如 r => ր vs ռ 等等） 特定的神经元都解决了什么问题？ 「t」是如何变成「ծ」的?...所以我们可视化了在输入输出对 t => թ的情况下最重要的神经元。 ? 事实上，前向 LSTM 中的单元 #147 也是属于 top 10 的。 结语 神经网络的可解释性仍然是机器学习中的一个挑战。...卷积神经网络和长短期记忆对很多学习任务都表现良好，但是鲜有工具能够理解这些系统的内部运作机制。转写是一个用来分析实际神经元作用的很好的问题。...由于我们在训练神经网络时所用的损失函数并没有强制让神经元之间相互独立并且可解释，所以这是意料之中的。最近，为了得到更多的可解释性，已经有人尝试使用信息理论的正则化方法。
这其实给强化学习带来了一个巨大的探索问题，因为智能体最初是通过尝试随机动作开始学习的。最直白的方法是计算所有 170,000 个动作的分数，并将 softmax 限制为 1000 个当前可以进行动作。...动作嵌入和 LSTM 输出结果的点乘积用于产生不同动作的分数。这些分数会经过 softmax层，结果的概率分布用于选择一个可用的动作。...因此，LSTM 输出已经编码了「意图」，而那些全连接层只是解码了这个「意图」的不同方面——动作及其目标。 我最喜欢的部分是 OpenAI Five 如何处理目标。...还记得那些来自单位观测输出的奇怪切片吗？这些在图上用蓝色表示，这意味着它们是对每个单位都有一个单独的切片。这些向量称为「单元注意键」，并与 LSTM「意图」匹配，以产生对于每个单位的分数。...此次「尝试最后一击」意图与观察处理的每单位输出相匹配，并与血量低的单位很好地对齐。Bang——你完成最后一击并获得额外的赏金。
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