循环神经网络

      虽然前文，提到的卷积神经网络，可以通过权值共享等手段对抗一定程度的梯度消失。但是实际发现一旦网络超过20层，效果会逐渐变差。梯度消失的现象仍然存在。何凯宁等人发明的深度残差网络可以解决更深网络的训练问题。深度残差网络的深度可以很轻松到底几百层，最新的数据表明。微软已经训练了一万多层的残差网络，这对解决一些特定的问题很有用。深度残差网络的基本组成如…

             RNN：本质是像人一样拥有记忆能力，它的输出就依赖于当前的输入和记忆。主要应用于自言语言的处理及语音处理，缺点是随着信息的传播，信号会减弱。                                                                                                 …

Github：https://github.com/yjfiejd/Tensorflow_leaning/blob/master/tensorflow_20.3_RNN_lstm_regression.py # -*- coding:utf8 -*- # @TIME : 2018/4/30 下午2:35 # @Author : Allen # @File :…

Tensorflow循环神经网络 循环神经网络 梯度消失问题 LSTM网络 RNN其他变种 用RNN和Tensorflow实现手写数字分类 一.循环神经网络 from IPython.display import Image Image(filename=”./data/rnn_1.png”,width=500) RNN背后的思想就是利用顺序信息.在传统的神…

本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《Introduction to Graph Neural Networks》的部分内容翻译和阅读笔记。个人翻译难免有缺陷敬请指出，如需转载请联系翻译作者  作者：Riroaki 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/135366196 图神经网络入门（一）GCN图卷积网络 除了G…

  文章发布于公号【数智物语】 （ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。       本文经AI新媒体量子位（公众号 ID: QbitAI）授权转载，转载请联系出处。   最近，有一篇入门文章引发了不少关注。文章中详细介绍了循环神经网络（RNN），及其变体长短期记忆（LSTM）背后的原理。 具体内容，从前馈网络（Feedforwa…

RNN 首先思考这样一个问题：在处理序列学习问题时，为什么不使用标准的神经网络（建立多个隐藏层得到最终的输出）解决，而是提出了RNN这一新概念？标准神经网络如下图所示： 标准神经网络在解决序列问题时，存在两个问题： 难以解决每个训练样例子输入输出长度不同的情况，因为序列的长度代表着输入层、输出层的维度，不可能每训练一个样例就改变一次网络结构。 标准的神经网络…

一.RNN     最左边是Vanilla前馈网络，固定尺寸的输入，给出单一的输出结果。    对来说RNN我们有一对多的模型，固定的输入对象，输出是可变长度的序列（例如一段描述，不同的描述对应不同的单词数量，所以需要可变的输出长度）。    多对一模型，输入的尺寸是可变的，例如输入一段文字，输出情感的分析（积极或消极）；或者输入是一个视频，帧数是可变量，输…

#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。…

这部分许多内容要类比CNN来进行理解和解释，所以需要对CNN比较熟悉。   RNN的特点 1. 权值共享 CNN权值共享，RNN也有权值共享，在入门篇可以看到RNN结构图中，权重使用的是同样的字母 为什么要权值共享 a. 减少weight，减少计算量，这点其实比较好理解。 试想10X10的输入，全连接隐藏层如果是1000个神经元，那就有100000个weig…