一文了解LSTM和GRU背后的秘密（绝对没有公式）-低调大师

一文了解LSTM和GRU背后的秘密（绝对没有公式）

2018-10-06 779

你好，欢迎阅读长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的图解文章。我是Michael，是AI语音助理领域的机器学习工程师。

在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的原理出发。然后我将解释允许LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络的背后到底是什么，那么这篇文章就是为你准备的。

问题根源短期记忆

递归神经网络(RNN)具有短期记忆。如果序列足够长，他们将很难将信息从较早的时间步骤传送到后面的步骤。因此，如果你正在尝试对一段文本进行预测，RNN可能会从一开始就遗漏掉重要信息。

在反向传播期间，递归神经网络（RNN）会遇到梯度消失问题。梯度是用于更新神经网络权重的值。梯度消失问题是当梯度随着时间的推移传播时梯度下降。如果梯度值变得非常小，则不会继续学习。

梯度更新的规则

因此，在递归神经网络中，获得小梯度更新的层会停

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如何利用自然语言处理构建基于内容的电影推荐系统

“empty brown theater chairs” by Tyler Callahan on Unsplash 你是否有过这样的疑惑：为什么Netflix，Amazon，Google总能推荐到你比较感兴趣的产品？我们有时会对互联网上的产品进行评分，以此体现我们对产品的偏好，同时，推荐系统会利用我们分享的数据，生成推荐结果。主流的推荐系统算法大致分为两类：基于用户历史数据的协同过滤算法和基于内容数据的过滤算法。两者的区别其实从名称上便可看出，但接下来我们将以电影推荐为例进一步阐述二者之间的不同。协同过滤（Collaborative filters）协同过滤依赖用户的历史评分数据，为用户推荐自己未曾看过，而与自己相似的用户已经观看过的电影。为了确定两个用户之间是否相似，协同过滤会结合用户所看过的电影以及他们对电影的评分。 Colla

2018-10-06

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最近，在GitHub上有位id为imhuay的热心人带头建立了一个关于国内知名互联网企业笔试和面试经验的资源库，光从名称上就能看出其内容有多丰富：《2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(MachineLearning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记》。其中除了初步梳理和介绍的机器学习领域重要的基础知识和脉络结构之外，还总结了一些国内互联网名企网招、校招笔试面试时的内容和套路，非常值得立志进入这些企业的小伙伴们参考，而且是纯中文的哦！目前，该资源库在Github上已经获得5100+的星，可以说是很火热了。 Github资源库地址： https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese 这个库目前有四个贡献者，多亏他们，才能集聚如此丰富的题库。在此，首先向这四位开发者致谢。下面我们一起来看看，这个资源库收集了哪些宝贵资源。主页面很简洁，就是一份按内容划分的主目录。除了最后一项“笔试面经”之外，其他的目录标题都是和计算机相关的热门主题...

2018-10-08

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。