循环神经网络
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循环神经网络中BFTT的公式推导
一、变量定义 此文是我学习BFTT算法的笔记，参考了雷明《机器学习与应用》中的BFTT算法推导，将该本书若干个推导串联起来，下列所有公式都是结合书和资料，手动在PPT上码的，很费时间，但是也加深了自己的理解。 二、几个预备知识 （1） 乘法⊙为向量对应元素相乘 …
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神经网络之循环神经网络及细节分析
以下内容是个人参考网上的学习资料以及自己的理解进行总结的 1、循环神经网络的介绍具体看 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 深度神经网络无法利用数据中时间序列信息，循环神经网络应势而生。循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据，它最擅长解决的问题是与时间序列相关的。它与CNN一样参数是共享的。 循环神…
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循环神经网络 RNN
随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升，人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘。人工智能的背后源自于大数据、高性能的硬件与优秀的算法的支持。2016年，深度学习已成为Google搜索的热词，随着最近一两年的围棋人机大战中，阿法狗完胜世界冠军后，人们感觉到再也无法抵挡住AI的车轮的快速驶来。在2017年这一年中，AI已经突破天际，相关产品也出现…
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循环神经网络(四)-LSTM
LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。 LSTM能够很大程度上缓解长期依赖的问题。 LSTM的形象描述 RNN是傻子式的记忆，把所有的事情都记下来，这很容易记忆混乱。 LSTM不同的地方是学会了思考、总结，而且思考方式很符合人类的思维。 …
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『PyTorch』第十弹_循环神经网络
RNN基础： 『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练 TensorFlow RNN: 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题 『TensotFlow』基础RNN网络回归问题 『TensotFlow』深层循环神经网络 『TensotFlow』LSTM古诗生成任务总结 对于torch中的RNN相关类，有原始和原始Cel…
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第六讲 循环神经网络–Embedding–4pred1
1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np 3 from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 import os 6 7 8 input_word = “a…
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循环神经网络（转载）
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍 这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。 循环…
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机器学习 —— 基础整理（八）循环神经网络的BPTT算法步骤整理；梯度消失与梯度爆炸
网上有很多Simple RNN的BPTT（Backpropagation through time，随时间反向传播）算法推导。下面用自己的记号整理一下。 我之前有个习惯是用下标表示样本序号，这里不能再这样表示了，因为下标需要用做表示时刻。 典型的Simple RNN结构如下： 图片来源：[3] 约定一下记号： …
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深度学习原理：循环神经网络RNN和LSTM网络结构、结构变体(peephole,GRU)、前向传播公式以及TF实现简单解析
循环神经网络背景这里先不介绍了。本文暂时先记录RNN和LSTM的原理。 首先RNN。RNN和LSTM都是参数复用的，然后每个时间步展开。 RNN的cell比较简单，我们用Xt表示t时刻cell的输入，Ct表示t时刻cell的状态，ht表示t时刻的输出（输出和状态在RNN里是一样的）。 那么其前向传播的公式也很简单：$h_t=C_t=[h_{t-1},X_t]…
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人工智能深度学习入门练习之（28）TensorFlow – 例子：循环神经网络(RNN)
循环神经网络(RNN)是一种用于处理序列数据的人工神经网络，序列数据是相互依赖的（有限或无限）数据流，比如时间序列数据、信息性的字符串、对话等。 长短时记忆网络(LSTM)是一类特殊的循环神经网络，具有学习长时依赖关系的能力，是目前最常用的循环神经网络。 注意: 关于循环神经网络的介绍，可参考我们的教程深度学习 – 循环神经网络(RNN)。 我们的例子是训练…
