循环神经网络

Recurrent Neural Network(RNN) – 循环神经网络（part 2) 1 训练 RNN 1.1 定义 Loss 如上图中，每一个单词对应一个 Slot，将句子按顺序丢进 Network 中，产生一个输出 y，将每个 y 与预期的正确输出做 cross entropy，然后累加起来，就是最终的 Loss。（注意，顺序不能打乱）。 1.2…

展开计算图 就是将循环图展开成展开图而已。 循环神经网络   就是如上网络，将某一层不断重复，输出重新作为输入的一部分。 双向RNN 应用于上下文环境都影响结果的场景，如语音识别，文章翻译等 基于编码-解码的序列到序列架构 可以将可变长度的输入转变为可变长度的输出。这里也提到了注意力模型。后面了解下自编码网络有没有用到循环神经网络的技术。自编码网络是将一个东…

语言模型 语言模型计算一串句子的概率 传统的语言模型：通常我们会以一个突破点为基础条件在尝试预测一个词之前 我们会尝试仅仅根据它前面的n个词语预测下一个词 这是使用传统的机器学习模型必要的 但却是错误的  但是占用的内存较大 效率不好  解决办法：RNN 从理论层面上来讲 我们可以根据所有前序字组来进行预测 如此一来 内存需求只会取决于字词的数量规模而不受我…

由谷歌大脑 Quoc V. Le 团队提交的论文提出了一种使用循环神经网络进行程序合成的新方法——优先级队列训练（PQT）。目前，该论文已提交 ICLR 2018 大会，正在接受评议。 GitHub 链接：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/brain_coder 自动程序合成是…

前言：本文简要介绍了循环神经网络RNN以及其变体长短时记忆LSTM和双向循环网络。 循环神经网络 RNN-Recurrent Neural Network 序列数据 RNN建模的适合于序列数据，例如根据股票价格随时间的走势预测未来；视频中的每一帧属于帧序列，可以预测下一帧的内容，进行动作补偿。 自然语言处理中，如大话西游的台词，这里的括号填什么呢？不可能填写…

起源 全连接神经网络能够很好地拟合复杂的样本特征，卷积神经网络能很好地建模局部与全局特征的关系。但它们都只能处理定长的输入、输出，而自然语言的处理对象一般是变长的语句，句子中各元素出现的顺序先后暗含着时序关系，循环神经网络（Recurrent Neural Network，下称RNN）能够较好地处理这种关系。 基本结构 RNN的基本思想是：将处理对象在时序上…

1. 从神经网络谈起 了解神经网络的都知道，神经网络作为一种非线性模型，在监督学习领域取得了state-of-art的效果，其中反向传播算法的提出居功至伟，到如今仍然是主流的优化神经网络参数的算法. 递归神经网络、卷积神经网络以及深度神经网络作为人工神经网络的”变种”，仍然延续了ANN的诸多特质，如权值连接，激励函数，以神经元为计算单元等，只不过因为应用场景…

VGG和GoogleLeNet发明的时候，batch normalization还没有出现，因此难以使得这些网络收敛 VGG预训练了11层的网络，然后才得到16/19层的 GoogleLeNet添加了两个auxiliary classification part 有了batch norm以后，就不再需要那样做了 ———————–…

目录 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 过拟合和欠拟合的概念 模型复杂度和误差之间的关系 解决过拟合的方案 梯度消失及梯度爆炸 循环神经网络进阶 GRU LSTM 深度神经网络 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差        在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalizat…

突然更新的机器学习系列…… 循环神经网络 不管是RNN还是CNN，他们都是一种特征提取的手段，只不过CNN做的是提取空域的近邻信息，然而RNN是提取的时域上的上下文关系，我们经常在视频，文本这样具有明显的时间关系的数据来源上利用这种结构，根据任务的不同，我们可以把他垫在softmax后面做分类，或者是利用隐向量做翻译。 上面是一个简单的RNN，对于任何一个h…