循环神经网络 神经网络的实现

使用通过时间反向传播 (BPTT) 训练的递归神经网络进行非线性系统识别

Apache MXNet Gluon中的LSTNet实现 该存储库包含本文的实现： ://arxiv.org/abs/1703.07015，基于该存储库中作者的原始PyTorch实现： : 请参考该论文以获取有关网络体系结构的背景知识。 运行脚本 要获取命令行参数列表： python train.py-帮助

已淘汰 该项目建于2016年（旧的张量流时代），在新的张量流下，一些设计选择不再有意义。 您可能会在其他地方找到更好的seq2seq教程/实现。 seq2seq_chatbot 张量流中Seq2seq聊天机器人的实现。 特征 带智能加载程序的动态rnn （无填充） 预测中的波束搜索（全局最优快速近似） 解码器的信号指示器（解码器上的部分控制） 技术报告： : : Python 2.7依赖项 张量流1.8 麻木 json 操作说明 运行“ python train.py”，然后等待（在具有cuda 9.0和cudnn 7.0的GTX 1080 Ti上运行5分钟），直到训练完成 运行“ python test.py”以进入与聊天机器人的交互式会话 尝试自己的数据 可以对自己的数据运行它，但是您需要至少生成2个文件，其格式与bbt_data中的文件相同。 text.txt，这是

歌声分离RNN 雷茂 芝加哥大学 介绍 这是使用递归神经网络（RNN）开发的歌声分离工具。 它可以将歌手的声音和背景音乐与原始歌曲区分开。 由于分离尚不完善，因此它仍处于开发阶段。 请检查演示的性能。 依存关系 的Python 3.5 脾气暴躁的1.14 TensorFlow 1.8 RarFile 3.0 进度栏2 3.37.1 LibROSA 0.6 Matplotlib 2.1.1 档案文件 . ├── demo ├── download.py ├── evaluate.py ├── figures ├── LICENSE.md ├── main.py ├── model ├── model.py ├── preprocess.py ├── README.md ├── songs ├── statistics ├── train.py └── utils.py 数据

Countless learning tasks require dealing with sequential data. Image captioning, speech synthesis, and music generation all require that a model produce outputs that are sequences. In other domains, such as time series prediction, video analysis, and musical information retrieval, a model must learn from inputs that are sequences. Interactive tasks, such as translat- ing natural language, engaging in dialogue, and controlling a robot, often demand both capabilities. Recurrent neural networks (RNNs) are connec- tionist models that capture the dynamics of sequences via cycles in the network of nodes.

与现有的 Elman 循环神经网络相比，它是经过修改的架构。

递归神经网络 在设计可以适应和学习模式的系统的过程中，我们将探索有关复杂的生物系统（例如人脑）如何工作的基本，基本，水平的理论。 我觉得这很迷人。 递归神经网络是一个包含反馈回路并可以存储过去信息的系统。 为了对长期依存关系进行建模（例如可以在自然语言处理中找到），这是必需的。 该程序将学习产生类似于使用C语言实现的LSTM网络进行过训练的文本。该回购协议的灵感来自Andrej Karpathys char-rnn ： : 但而是以C语言实现，以便在更受限的环境中使用。 建造 CMake的 这是在Windows上构建它的首选方法。 # Build using cmake mkdir build cd build cmake .. cmake --build . 介子 这可以在多个平台上运行，唯一的要求是Python3。 # Create virtual environment

可视化分析RNN的状态变化 有关LSTMVis，介绍视频以及实时演示链接的更多信息，请访问 还可以在或在线演示中查看我们关于序列到序列模型的新工作，为 V2.1中的更改 更新到Python 3.7 ++（感谢@nneophyt） V2的变化 新设计和服务器后端 隐藏状态轨道的离散缩放 添加了用于元数据和预测的注释轨道 为张量流添加了训练和提取工作流 客户端现在是ES6和D3v4 客户端的一些性能增强 添加了Keras教程（感谢Mohammadreza Ebrahimi） 安装 请使用python 3.7或更高版本来安装LSTMVis。 克隆存储库： git clone https://github.com/HendrikStrobelt/LSTMVis.git ; cd LSTMVis 使用安装python（服务器端）要求： python -m venv venv3 sour

口语数字识别 :studio_microphone: LSTM语音数字识别 内容 概述 语音数字识别是一个隔离的单词识别系统，可转录0-9之间的各个语音号码。 数据集 使用免费语音数字数据集（FSDD）来训练该模型，该模型具有来自3位讲英语且带有重音的扬声器的1,500张录音。 该模型接受了1,470张唱片的训练，并在30张唱片上进行了测试。 模型与训练 该模型包括： LSTM层 全连接层 损失函数：分类交叉熵 优化算法：亚当 模型在300个时代进行了训练。 改进和要添加的功能 数据集需要更多不同类型的发言人，包括不同性别和不同口音的人，以便该系统在世界范围内正常运行 模型本身可以改进 使用更好的培训/测试策略 具有使用自己的声音来测试模型的界面，使前端易于与模型进行交互 改善模型性能 基本上，这是我的实验，旨在了解如何构建仅检测语音数字的语音识别系统。 用法 python spoke_digit.py为了运行