循环神经网络

深层循环神经网络（DRNN） DRNN可以增强模型的表达能力，主要是将每个时刻上的循环体重复多次，每一层循环体中参数是共享的，但不同层之间的参数可以不同。DRNN结构图如图5所示。 TensorFlow中可以通过rnn_cell.MultiRNNCell([lstm] * number_of_layer)来构建DRNN，其中number_of_layer表示…

学习资料: Tensorflow RNN 例子1 Tensorflow RNN 例子2 Tensorflow RNN 例子3 PyTorch RNN 例子1 PyTorch RNN 例子2 Keras 快速搭建 RNN 1 Keras 快速搭建 RNN 2 RNN 作曲 链接 今天我们会来聊聊在语言分析, 序列化数据中穿梭自如的循环神经网络 RNN. RNN…

循环神经网络(RNN) VS 卷积神经网络 卷积神经网络：输入输出之间相对独立(图像分类) 循环神经网络：处理上下文具有时序关系的任务；引入“记忆”的概念(机器翻译) RNN的基本结构 O[t] = g(V×S[t]) S[t] = f(U×X[t] + W×S[t-1])————W、U参数固定 注：RNN在不同时刻共享同一组权值数据（U，W，V），极大减小…

1.案例引出     RNN-based network 总是不容易学习。 下图展示了语言模型的损失函数与训练周期的关系。蓝色是理想的损失函数走势图，绿色是实际试验中可能出现的损失值。 损失函数存在突变的现象： 下图中可见Loss 函数的变化情况，左侧的损失函数较大，右侧的损失函数较小，存在剧烈变化的现象。 解决方案： LSTM可以处理梯度消失。原理分析如下…

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.5不同类型的循环神经网络 上节中介绍的是 具有相同长度输入序列和输出序列的循环神经网络，但是对于很多应用Tx和TyTx和Ty并不一定相等。 在此节会介绍不同的能够处理不同问题的循环神经网络。 多对多循环神经网络 对于命名实体识别的问题中，RNN的输出和输入序列长度一致–Tx=Ty…

【深度学习】循环神经网络 一、前馈式神经网络 其中输出层和输出层是对外部可见的，而隐含层存在于神经网络的黑箱中外部看不见（这也是隐含层的含义。只要隐含层足够的可以趋近现实中任何的一个函数），每一个圆圈代表着一个神经元。 神经元： 我们可以看出来他会把这个神经元的所有输入进行一个加权的求和，求和之后会进行一个非线性的变换进行输出，加权的过程会有一个常数进行偏置…

  人体神经细胞工作原理。如下图。树突接受其他神经细胞的刺激。经过细胞核的处理通过轴突进行输出到其他神经细胞或者肌肉。这样传输就会形成一个通路。当我们持续学习一种事物的时候，就会持续的刺激该通路上的所有神经细胞。从而使得通路更加顺畅。形成记忆。从而加深学习。 2 通过模拟上述过程。我们通过计算机模拟构建了一个神经单元。如下图。 该单元也具有输入X(可以有多个…

1、为什么选择序列模型 2、数学符号 用1来代表人名，0来代表非人名，句子x便可以用y=[1 1 0 1 1 0 0 0 0]来表示 3、循环网络模型 值得一提的是，共享特征还有助于减少神经网络中的参数数量，一定程度上减小了模型的计算复杂度。RNN模型包含三类权重系数，分别是Wax，Waa，Wya。优点：不同元素之间同一位置共享同一权重系数。缺点：它只使用了…

文本预处理： 下列哪一项不是构建Vocab类所必须的步骤：B A.    词频统计，清洗低频词 B.    句子长度统计 C.    构建索引到token的映射 D.    构建token到索引的映射   无论use_special_token参数是否为真，都会使用的特殊token是____，作用是用来____ : D A.    <pad>，在…

循环神经网络（Recurrent Neural Network） AI-第五期-DarkRabbit 这篇文章是对循环神经网络的一个概念性总结，对应： 第十一周：（01）循环神经网络 第十一周：（04）LSTM 维基百科（en）： “Recurrent neural network” 词条 “Long short-term memory” 词条 “Backp…