循环神经网络
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RNN循环神经网络学习笔记
RNN循环神经网络学习笔记 本文图片截取自《Tensorflow 实战Google深度学习框架》 参考了Understanding LSTM Networks 注意阅读本文需要先学习了最基本的神经网络知识 以下是正文 在传统的神经网络中模型中，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题是无能为力的。比如，预测句子的下一…
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第二次打卡，文本预处理，语言模型，循环神经网络基础
** 文本预处理 **文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：读入文本；分词；建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）；将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型。 ** 语言模型 **一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为T的词的序列w1,w2,…
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神经网络学习笔记-03-循环神经网络-反向传播计算公式的证明
本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 原文的例子 原文中计划实现一个循环神经网络，用于发现自然语言句子中单词出现的模式，最终可以生成一些合理的句子。 数据来源原文中，从网上下载了很多条句子（英文的）。 数据的前期处理首先，统计了所有单词（包括标点符号）。取出最常见的7997单词，并且编号，…
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人人都能看懂的循环神经网络RNN
循环神经网络 基础篇 我们假设您有一个管家，他很擅长做苹果派、汉堡以及炸鸡这三样食物。管家制作食物的种类取决于天气，若是晴天，他会做苹果派；若是雨天，他会做汉堡。这样制作食物的规则很容易用神经网络来表示。 我们接下来用数学语言描述上述过程，利用一些向量表示食物，再用一些向量表示天气。苹果派=[100]汉堡=[010]炸鸡=[001]晴天=[10]雨天…
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深度学习（二）————文本预处理、语言模型、循环神经网络基础
目录 文本预处理 语言模型 n-gram语言模型 神经网络语言模型 循环神经网络基础 简介 计算过程 文本预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 常用文本预…
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初学RNN（循环神经网络）
为什么需要RNN 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y。将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y。 其他神经网络前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。通常用在自然语言处理领域中，…
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长文 | LSTM和循环神经网络基础教程（PDF下载）
来自公众号 机器学习算法与Python学习 目录： 前言 前馈网络回顾 循环网络 时间反向传播BPTT 梯度消失与梯度爆炸 长短期记忆单元（LSTM） 多时间尺度和远距离依赖 门控循环单元GRU LSTM超参数调试 文章较长，下载PDF阅读更爽 公众号回复：LSTM 前言 本文旨在帮助神经网络学习者了解循环网络的运作方式，以及即LSTM的功能和结构。 循环网…
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RNN循环神经网络简介
1.RNN怎么来的？ 2.RNN的网络结构及原理 3.RNN的改进1：双向RNN 4.RNN的改进2：深层双向RNN 4.1 Pyramidal RNN 5.RNN的训练-BPTT 6.RNN与CNN的结合应用：看图说话 7.RNN项目练手 1.RNN怎么来的？ 循环神经网络的应用场景比较多，比如暂时能写论文，写程序，写诗，但是，（总是会有但是的），但是他们…
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TensorFlow（三）循环神经网络
TensorFlow循环神经网络 为什么有RNN CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此, RNN就应运而生了 什…
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第十讲-循环神经网络–课时23
image captioning 是由CNN和RNN连接起来的网络 —————————————————————————————————————————- Image captioning with…
