循环神经网络
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【吴恩达deeplearning.ai】深度学习(9)：循环神经网络
随深度学习技术的发展，使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）建立的各种序列模型，使语音识别、机器翻译及自然语言理解等应用成为可能。 表示与类型 自然语言、音频等数据都是前后相互关联的数据，比如理解一句话要通过一整句而不是其中的几个词，分析一段音频要通过连续的片段而不是其中的几帧。前面所学的DNN以及CNN处理的都是前后毫…
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人工智能实践：Tensorflow笔记16：循环神经网络
1.循环核： ht在每一时刻被更新，三个矩阵则是只有在反向传播的时候才更新。 循环核按照时间步展开： 循环计算层： tf描述循环计算层: 。 onehot对单词进行编码时，过度浪浪费空间。 embedding：
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TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://panchuang.net/ ，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 目录： 前言 RNN知识结构 简单循环神经网络 RNN的基本结构 RNN的运算过程和参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问题的时候我们发现，现实问题中存在着很多序…
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如何用 Python 和循环神经网络预测严重交通拥堵？
本文为你介绍，如何从 Waze 交通事件开放数据中，利用序列模型找到规律，进行分类预测。以便相关部门可以未雨绸缪，提前有效干预可能发生的严重拥堵。 寻找 之前在《文科生如何理解循环神经网络（RNN）？》一文中，我为你讲解过循环神经网络的含义。《如何用 Python 和循环神经网络做中文文本分类？》一文，我又为你介绍了如何用循环神经网络对文本做分类。 我不希望…
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序列模型汇总__循环神经网络（RNN）（一）
简介RNN( Recurrent Neural Network 循环神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。RNN通过反向传播和记忆机制，能够处理任意长度的序列，在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构，它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。RNN及改进的LSTM等深度学习模型都是基于神经网络而发展的起来的认知计算模型。 RNN的架构有哪些？ one …
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小常识10: 循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络LSTM简介。
小常识10: 循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络LSTM简介。 本文目的：在计算机视觉(CV)中，CNN 通过局部连接／权值共享／池化操作／多层次结构逐层自动的提取特征，适应于处理如图片类的网格化数据。在自然语言处理(NLP)中，循环神经网络被设计用于处理序列的神经网络，如应用 RNN 在语音识别，语言建模，翻译等。同时，现有的计算机视觉研究开始结…
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TensorFlow实战系列14–循环神经网络简介
循 环 神 经 网 络(recurrent neural network,RNN) 源 自 于 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,在其提出的时候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…
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动手学深度学习-循环神经网络进阶（ModernRNN）
参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/video/qC-4p–OiYRK9l3eHKAju感谢伯禹平台，Datawhale，和鲸，AWS给我们提供的免费学习机会！！总的学习感受：伯禹的课程做的很好，课程非常系统，每个较高…
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循环神经网络RNN（很简洁的讲解）
介绍 循环神经网络（recurrent neural network）或 RNN (Rumelhart et al., 1986c) 是一类用于处理序列数据的神经网络。就像卷积网络是专门用于处理网格化数据 X（如一个图像）的神经网络， 循环神经网络是专门用于处理序列 x(1)x(1), …. x(T)x(T) 的神经网络。正如卷积网络可以很容易地扩展到具有很…
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序列模型（2）—–循环神经网络RNN
一、RNN的作用和粗略介绍： RNN可解决的问题： 训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字。这些序列比较长，且长度不一，比较难直接的拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练。 T个时间步： 我们先来看单个RNN cell: 简单的RNN前向传播实现过程： 以上代码实现： im…
