循环神经网络

  作者的模型整体框架包含两部分，分别为 OCR 部分 (采用人家的模型, 输出文本) 特定文本抽取部分 (作者的工作) 1. 引言 早期图像特定文本抽取主要是通过 OCR 中的版面分析（Layout analysis）来实现。即首先利用 版面分析 的方法得到图像中特定的文本区域，然后对特定文本区域进行文字识别。版面分析的方法可归结为三大类: 自顶向下（To…

1、文章信息 《Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks》。 北航2017年发在sensors上的一篇文章。 2、摘要 近几十年来，大规模交通网络流量预测已成为一个重要而具有挑战性的课题。受运动预测领域的启…

GRU RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系RNN: Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh) GRU: Rt=σ(XtWxr+Ht−1Whr+br)Zt=σ(XtWxz+Ht−1Whz+bz)H˜t=tanh(XtWxh+(Rt⊙Ht−…

RNN：循环神经网络。RNN输入为两个向量xt与st-1，分别代表输入向量与之前输入序列所储存的knowlegde。简单而言，RNN适合处理序列问题（当前输入数据与之前输入数据有关），如上下文、文本处理、时序问题，具体如文本翻译、时序建模等等。RNN由于梯度乘性问题，对于过长的序列，前面的序列对后面的序列影响基本为0，由此引入了LSTM。 双向RNN：解决传…

神经网络只能单独的处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，在我们处理某些任务时，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。输入和输出都是等长的序列。这里使用RNN循环神经网络来处理这类问题。一、RNN循环神经网络循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面节点的输出。隐藏层之间的结点是有连接的，输入不仅…

这是在ICLR 2018学术会议上发表的文章，其研究课题为交通网络的时空预测。 1.交通网络预测的具体问题描述如下： 在给定交通路网中有N个传感器实时监控该点的交通状况；根据其拓扑关系交通网络可表为一个含N个顶点的带权有向图G=(V,E,W) W为N*N的带权邻接矩阵，权值为顶点间的“接近程度”。假设每个顶点所记录的交通状况可用一个P维的向量表示，那么整个路…

这一节主要是介绍了三种主要的神经网络模型：前向网络、循环神经网络和对称网络 前向网络 Feed-forward Neural Networks 如果把神经元看做节点，把神经元的输出到另一个神经元的输入看做有向边，那么神经网络可以看做是一个有向图，一个有向图没有圈（circle）的神经网络就是前向网络。前向网络应用广泛，也十分经典，常见的CNN就是一个典型的前…

          如有缪误欢迎指正     GRU结构向前传播 心得（欢迎指正） 当遗忘门等于0的时候当前信息抛弃 之前记忆前传 当遗忘门等于1 的时候之前记忆抛弃 当前信息前传 当遗忘门的值为0和1之间的时候 调控前传的记忆与信息的比例   QAQ Q：LSTM与GRU 的区别 A: LSTM 数据量大的时候选用 A: GRU 结构相对简单，但是训练速度…

原地址 https://www.imooc.com/article/23821   1.1 为什么有了全连接神经网络和CNN还需要RNN？ 我们通过前两篇博文知道了全连接神经网络和卷积神经网络的基本工作原理，这两种网络结构的层与层之间是全连接或部分连接的，但在每层之间的节点是无连接的，这样的网络结构并不能很好的处理序列数据。当我们要建立一个模型来预测句子的下…