Understanding LSTM Networks -- colah's blog
Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw everything away and start thinking from scratch again. Your thoughts have persistence. Traditional neural networks can’t do this, and it seems like a major shortcoming. For example, imagine you want to
RNNで暗号であるEnigmaを解く - にほんごのれんしゅう
RNNで暗号であるEnigmaを解く Enigma暗号とは 1918年に発明されたEnigmaは第二次世界大戦時に発明された暗号化機であり、電線の配線のパターンと、ロータといわれる入力するたびに回転する円盤のパターンで、様々な文字の置き換えを行います。 ドイツ軍で用いたられたアルファベットの数だけ暗号化のもととなる配線が記された三つのロータを組み合わせて、膨大な動的に変換するパターンを構築して文字列を置換して、単純な交換則が成立しない複雑な暗号を構築して連合軍を苦しめました。 図1. JavaScriptによるEnigma Simulator 連合国側のイギリスの特殊チームのULTRAによって解析されたようです。数学的な暗号の原理を追っているのですが、まだ完全にキャッチアップしきっておりませんが、群論とコンピュータのパワーとヒントとなるキーが人間の発想に依存するという特性を利用して解いたそ
Stanford - Pointer Sentinel Mixture Models
Stephen Merity, Caiming Xiong, James Bradbury, Richard Socher MetaMind - A Salesforce Company @smerity Many RNN encoder-decoder models need to (poorly) relearn one-to-one token mappings Recurrent dropout - use it (Gal or zoneout) Pointer networks are really promising + interesting (pointer sentinel helps pull off joint learning) Ensembles can do better via joint learning Mikolov PTB has issues - k
Tips for Training Recurrent Neural Networks
Tips for Training Recurrent Neural Networks Some practical tricks for training recurrent neural networks: Optimization Setup Adaptive learning rate. We usually use adaptive optimizers such as Adam (Kingma14) because they can better handle the complex training dynamics of recurrent networks that plain gradient descent. Gradient clipping. Print or plot the gradient norm to see its usual range, then
Interpretability via attentional and memory-based interfaces, using TensorFlow
Interpretability via attentional and memory-based interfaces, using TensorFlow This article is a gentle introduction to attentional and memory-based interfaces in deep neural architectures, using TensorFlow. Incorporating attention mechanisms is very simple and can offer transparency and interpretability to our complex models. We conclude with extensions and caveats of the interfaces. As you read
LSTMネットワークの概要 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 ##リカレントニューラルネットワーク 人間は毎秒ゼロから思考を開始することはありません。このエッセイを読んでいる間、あなたは前の単語の理解に基づいて、各単語を理解します。すべてを捨てて、またゼロから思考を開始してはいません。あなたの思考は持続性を持っています。 従来のニューラルネットワークは、これを行うことができま
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