循环神经网络

一、过拟合和欠拟合 接下来，我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们…

很久以前看过循环神经网络的相关知识，但一直没有推梯度。这次仔细的看了一遍梯度推导。关于循环神经网络的前向理论，http://blog.csdn.net/juanjuan1314/article/details/52020607 这一篇译文已经有详细的写过了。这里就不赘述了。本文主要记录梯度推导过程，另外补充前向通道之前没有看过的理论。 1.前向补充 卷积神经…

双向循环神经网络（BRNN）的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个循环神经网络（RNN），而且这两个都连接着一个输出层。这个结构提供给输出层输入序列中每一个点的完整的过去和未来的上下文信息。下图展示的是一个沿着时间展开的双向循环神经网络。六个独特的权值在每一个时步被重复的利用，六个权值分别对应：输入到向前和向后隐含层（w1, w3），隐含层到隐含…

“”” 此代码是针对手写字体的训练：将图片按行依次输入网络中训练 RNN网络相对于LSTM网络很难收敛 “”” import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable import torchvision.datasets as dsets import torchvisio…

全文共 2014 字，28 幅图， 预计阅读时间 20 分钟。 本文是「小孩都看得懂」系列的第六篇，本系列的特点是极少公式，没有代码，只有图画，只有故事。内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！ 小孩都看得懂的循环神经网络 本文受以下两部视频所启发，但用了我最喜欢的 NBA 巨星哈登举例。 Luis Serrano 的「A fri…

        总结了最近学的循环神经网络和注意力机制，最近很火的东西。基础知识部分很大程度上参考了邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》这本书。参考文献：邱锡鹏 《神经网络与深度学习》周志华 《机器学习》QQ：3408649893

一、过拟合欠拟合及其解决方案 我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们…

LeNet 笔记 使用全连接层的局限性： 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。 使用卷积层的优势： 卷积层保留输入形状。 卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大。 LeNet-5是Yann LeCun等人在多次研究后提出的…

概念 什么是RNN? RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据”人的认知是基于过往的经验和记忆”这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种’记忆’功能. RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即…