循环神经网络
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RNN循环神经网络处理MNSIT手写数字识别
我们知道RNN在处理序列问题上十分有效，那么在图像处理上能奏效吗？ 我们使用MNSIT手写数字数据集尝试一下 数据是batch_size12828的，将每张2828的图像按行展开成28个28的序列，就可以使用循环神经网络处理了，这里用的是RNN的改进版本LSTM 实践后我们发现rnn的准确率达到了98，和之前用cnn的相近 但MNSIT过于简单，我们又换成了…
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循环神经网络（RNN）
1. 场景与应用 在循环神经网络可以用于文本生成、机器翻译还有看图描述等，在这些场景中很多都出现了RNN的身影。 2. RNN的作用 传统的神经网络DNN或者CNN网络他们的输入和输出都是独立的。对于这些模型输入的数据跟输出的数据大多是关联不太紧密的场景，但是有些场景输入的数据对后面输入的数据是有关系的，或者说后面的数据跟前面的数据是有关…
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【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)
本文主要对循环神经网络的内部原理进行了阐述，包括多种常见模型 假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属…
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神经网络与深度学习（三）：循环神经网络网络
给神经网络增加记忆能力 前馈神经网络： 相邻两层之间存在单向连接，层内无连接 有向无环图 输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变 （全连接前馈网络)无法处理变长的序列数据 可计算问题： 时延神经网络： 时延神经网络(Time Delay Neural Network,TDNN) 建立一个额外的延时单元，用来存储网络的历史信息（可以包括输入、输出、隐状态等)…
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对循环神经网络参数的理解|LSTM RNN Input_size Batch Sequence
在很多博客和知乎中我看到了许多对于pytorch框架中RNN接口的一些解析，但都较为浅显甚至出现一些不准确的理解，在这里我想阐述下我对于pytorch中RNN接口的参数的理解。 我们经常看到的RNN网络是如图下所示： RNN的 1. timestep训练过程 这个左边图中间循环的箭头难以理解，所以将其按照时间轴展开成多个单元。 但是！！！！ 网络只有一个，网…
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一文了解循环神经网络
摘要：循环神经网络（RNN）可是在语音识别、自然语言处理等其他领域中引起了变革！ 本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】深度学习系列-循环神经网络上篇》，作者：Skytier 循环神经网络（RNN）可是在语音识别、自然语言处理等其他领域中引起了变革！ 1 应用场景 循环神经网络（RNN）其实就是序列模型，我们先来看看其应用场景。 在语音识别时，给…
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《动手学深度学习》系列笔记 —— 循环神经网络
目录 1. 循环神经网络的构造 2. 从零开始实现循环神经网络 2.1 one-hot向量 2.2 初始化模型参数 2.3 定义模型 2.4 裁剪梯度 2.5 定义预测函数 2.6 困惑度 2.7 定义模型训练函数 2.8 训练模型并创作歌词 3. 循环神经网络的简介实现 3.1 定义模型 下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。基于当前的输入与过去的输…
