循环神经网络

双向循环神经网络 (Bidirectional RNN) 现在，你已经了解了大部分RNN模型的关键的构件，还有两个方法可以让你构建更好的模型，其中之一就是双向RNN模型，这个模型可以让你在序列的某点处不仅可以获取之前的信息，还可以获取未来的信息，我们会在这个视频里讲解。第二个就是深层的RNN，我们会在下个视频里见到，现在先从双向RNN开始吧。 为了了解双向R…

循环神经网络简介 循环神经网络（recurrent neural network, RNN）源自1982年由Saratha Sathasivam提出的霍普菲尔德网络。霍普菲尔德网络因为实现困难，在提出时并且没有被合适地应用。该网络结构也于1986年后被全连接神经网络以及一些传统的机器学习算法所取代。然而： 传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征，使得基于…

人工神经网络介绍参考： https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50274471  卷积神经网络介绍参考： https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50529500  这里在以上两篇基础上整理介绍循环神经网络： 前馈网络可以分为若干”层…

假设我们试着去预测“I grew up in France… I speak fluent French”最后的词French。当前的信息建议下一个词可能是一种语言的名字，但是如果我们需要弄清楚是什么语言，我们是需要先前提到的离当前位置很远的 France 的上下文的。这说明相关信息和当前预测位置之间的间隔就肯定变得相当的大。 不幸的是，在这个间隔不断增大时…

双向RNN，即可以从过去的时间点获取记忆，又可以从未来的时间点获取信息 至于网络单元到底是标准的RNN还是GRU或者是LSTM是没有关系的，都可以使用。         双向循环神经网络（BRNN）的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个循环神经网络（RNN），而且这两个都连接着一个输出层。这个结构提供给输出层输入序列中每一个点的完整的过去和未来的…

在处理文字模型的时候，将文字转化成可以放进模型的数字，最简单方法是用 one-hot 编码。但是这种方法有弊端，转化后的每个词之间在数字上都是相互独立的，任何一对词的one-hot向量的余弦相似度都为0，任何词之间都没有关系。 Google团队发表的 word2vec 工具。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（…

1.正向传播，输入->隐含->输出层 （1）网络初始化，定义每层节点和权重 （2）隐藏层的输出 （3）输出层的输出 2.误差计算 3.反向传播，误差反向传播，权重更新 （1）隐藏层到输出层 （2）输入层到隐藏层 4.偏置更新 （1）隐藏层到输出层 （2）输入层到隐藏层 5.BP神经网络，前馈神经网络 （1）可以通过逐层信息传递到最后的输出 （2）…

前言 之前参加深度学习比赛的时候，对计算机视觉有一些小小的积累。 虽然不足道， 但是还是记录一下， 以便以后碰到这方面的岗位问题时， 可以有一些展示的东西。 之前参加了华为赞助的一个汉字识别大赛， 要求通过神经网络，识别出图片中的汉字。 其中每张图片的汉字数量不一。 我这里先采用了 CRNN的方法， 这篇博文记叙一下。 代码 本文的代码全部分享于 githu…

RNN网络结构 Elman神经网络是最早的循环神经网络，由Elman于1990年提出，又称为SRN（Simple Recurrent Network, 简单循环网络）。RNN考虑了时序信息，当前时刻的输出不仅和当前时刻的输入有关，还和前面所有时刻的输入有关。 RNN的结构图（引用[2]中的图）如下： xt表示t时刻的输入向量； ht表示t时刻的隐藏层向量： …

循环神经网络的梯度消失 (Vanishing Gradient with RNNs) 你已经了解了RNN时如何工作的了，并且知道如何应用到具体问题上，比如命名实体识别，比如语言模型，你也看到了怎么把反向传播用于RNN。其实，基本的RNN算法还有一个很大的问题，就是梯度消失的问题。这节课我们会讨论，在下几节课我们会讨论一些方法用来解决这个问题。 你已经知道了R…