循环神经网络
-
动手学深度学习第十二课：循环神经网络
展开： 左边的前馈神经网络。右边的时循环神经网络，我们可以发现：第一个输入的你，会不断的向后传递。不仅仅只是用在了第一次。 送入神经网络的一般是一个批量，应该指的是不同语料同一位置的词向量吧。 记忆体h的维度是自己给定的，（在mooc中讲的是记忆体的个数） n表示批量的大小，h表示记忆体的个数（隐藏层的大小），如果神经网络的目标是输出以一个词的所有可能性，那…
-
第六讲 循环神经网络–GRU–stock
1 !pip install tushare 2 import tushare as ts 3 import numpy as np 4 import tensorflow as tf 5 from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, GRU 6 import matplotlib.pyplot as…
-
RNN循环神经网络以及LSTM长短期记忆模型-简介
写给自己的备忘内容：RNN的基础 1概述 Recurrentneural network，循环神经网络，在普通多层BP神经网络基础上，增加了隐藏层各单元间的横向联系，通过一个权重矩阵，可以将上一个时间序列的神经单元的值传递至当前的神经单元，从而使神经网络具备了记忆功能，对于处理有上下文联系的NLP、或者时间序列的机器学习问题，有很好的应用性。 2、特点…
-
神经网络学习（十八）循环神经网络（RNN）的正向和反向传播算法梳理
系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。 回顾 前面五小节，我们简单学习了卷积神经网络（CNN）反向传播算法的推导，然后我们自己实现了一个浅层卷积神经网络。卷积神经网络在本系列中先告一段落，我们开始学习循环神经网络的相关知识。本系列的主旨是基础学习，大致了解各个神经网络的基本原理。至于更深的应用，我…
-
深度学习之RNN(循环神经网络)
对深度学习之RNN(循环神经网络)的理解。 RNN网络存在三个矩阵在不同时刻权重共享，即从头到尾只需要计算这三个矩阵。 U:输入层到隐层的矩阵 V:隐层到输出层 W:隐层到自身的矩阵 二、反向传播 RNN损失为各个时间点的损失之和，故各个梯度的变化为各个时间点梯度变化之和 RNN语言模型为例子，损失函数使用交叉熵，其中yt为t时刻正确的词语，y^t为t时刻预…
-
循环神经网络（RNN）介绍
循环神经网络（Recurrent Neural Networks） RNNs的目的是用来处理序列数据，在传统的神经网络模型中，网络结构是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的，但是这种网络对很多问题搜无能为力，例如，预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中的单词不是独立存在的，RNNs之所以称为循…
-
TensorFlow实战Google深度学习框架2.0笔记–循环神经网络
只抽取重点没有其它。循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。 RNN：recurrent neural network:循环神经网络 循环神经网络的主体结构A 的输入除了来自输入层xtx_txt，还有一个循环的边来提供上一时刻的隐藏状态（ hidden state) ht−1h_{t-1}ht−1 。在每一个时刻，循环神经网络的模块A 在读取了xtx…
-
ICLR2019 | 表示形式语言：比较有限自动机和循环神经网络
本文作者：Joshua J. Michalenko， Ameesh Shah， Abhinav Verma， Richard G. Baraniuk， Swarat Chaudhuri， Ankit B. Patel(Rice University) 论文地址：https://arxiv.org/abs/1902.10297 解读者：大漠孤烟 本文对ICLR…
-
Python深度学习 6：循环神经网络。
1.RNN 是一类具有内部环的神经网络： 2。SimpleRNN层是有缺陷的： 3.LSTM： 4.循环神经网络更高级的用法： 5.Dropout： 6.增加网络容量的通常做法是增加每层单元数或增加层数： 7.在 Keras 中逐个堆叠循环层，所有中间层都应该返回完整的输出序列（一个3D 张量），而 不是只返回最后一个时间步的输出。 从下面这个图很好理解。 …
-
15.循环神经网络与LSTM
循环神经网络,一般运用于词条翻译,语调模仿,等等 相对于人工神经网络和卷积神经网络,循环神经网络具有’记忆功能’ 对于人工神经网络,卷积网络来说,不管怎么梯度下降,输出层和输入层根据权重和池化层等的缩减,至少部分相关的 循环神经网络则不止是输入层经过权重处理的结果,还有’记忆’的权重 循环神经网络的结构 x是输入,o是输出,中间展开则是右边的模型 U是权重矩…
