循环神经网络
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【李宏毅】机器学习 笔记10（RNN——循环神经网络（Recurrent Neural Network）（下））
这一节讲RNN如何learning: 下面讲如何定义loss，举一个例子： RNN同样可以用gradient descent来train： 因为同样的sequent在不同的时间点会被使用： input(多个)–>output(一个)： 多对多： 出现叠词时，用CTC区分: 一些词的顺序可以被忽略： encoder和decoder一起train： …
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深度学习入门-3（过拟合、欠拟合及其解决方案，梯度消失、梯度爆炸，4种进阶的循环神经网络）
深度学习入门-3（过拟合、欠拟合及其解决方案，梯度消失、梯度爆炸，4种进阶的循环神经网络） 一、过拟合、欠拟合及其解决方案 1、引入 （1）训练误差与泛化误差 （2）过拟合与欠拟合 2、模型复杂度 3、训练数据集大小 4、过拟合解决方法1——权重衰减（等价与L2 范数正则化） 4、过拟合解决方法2——丢弃法 二、梯度消失、梯度爆炸 1、梯度消失与梯度爆炸 2…
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CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和DNN(深度神经网络)
本文转载修改自：知乎-科言君 感知机(perceptron) 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的…
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attention如何在编解码器循环神经网络中起作用
Attention是一种机制，旨在提高编码器-解码器RNN在机器翻译上的性能。 Encoder-Decoder Model 该模型由两个子模型组成：编码器和解码器。 编码器：编码器负责逐步执行输入时间步长，并将整个序列编码为称为上下文向量的固定长度向量。 解码器：解码器负责在从上下文向量中读取时逐步完成输出时间步长。 我们提出了一种新颖的神经网络体系结构，该…
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递归（循环）神经网络(RNN)简介
在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入，也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力…
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零基础tensorflow—RNN循环神经网络
x：输入h：隐藏层y：输出W、U：权值θ：**函数颜色代表影响的强弱循环网络是bp网络的改进，会有梯度消失的问题根据bp算法，调整误差，利用误差反向传播，不断更新权值，所以说就会有与bp网络类似的，梯度消失问题。
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循环神经网络（LSTM和GRU）(2)
1、tf.nn.dynamic_rnn()函数 参考：http://www.360doc.com/content/17/0321/10/10408243_638692495.shtml 参考：https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/60963053 参考：https://blog.csdn.net/u…
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深度学习 – 循环神经网络RNN
当数据是有顺序的时候，我们就可以使用RNN了，比如说话的顺序 有序列化的数据等的。 在介绍RNN之前，我有篇博客是介绍了CNN,简单提一下，在一张大的图片是上，我们有一个fliter滤波器，通过共用参数来扫描这张图片，提取出一张精髓的图片，再在这这张图片上使用同样个滤波器，再进行一次扫描，总结出一张更为精髓的图片。这个就叫做CNN，详细介绍点这里,RNN…
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循环神经网络和LSTM
MENU 循环神经网络 定义 应用领域 模型结构 问题 LSTM 基本概念 核心思想 循环神经网络 定义 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural netw…
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循环神经网络（RNN）的基本原理及LSTM的基本结构
来源于课上实验，结果清晰，遂上传于此 该课件仅用于教学，请勿用于其他用途。 详细参考 实验笔记 实验视频 一、实验目的 学习掌握循环神经网络（RNN）的基本原理及LSTM的基本结构； 掌握利用LSTM神经元构造循环神经网络进行训练和预测时间序列。 二、实验内容 通过PC上位机连接服务器，登陆SimpleAI平台，利用python语言搭建基于LSTM的RNN模…
