循环神经网络
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循环神经网络导读
循环神经网络导读 循环神经网络（Recurrent Neural Network）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。其中双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks，LSTM）是常…
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循环神经网络(RNN)的改进——长短期记忆LSTM
一：vanilla RNN 使用机器学习技术处理输入为基于时间的序列或者可以转化为基于时间的序列的问题时，我们可以对每个时间步采用递归公式，如下，We can process a sequence of vector x by applying a recurrence formula at every time step： …
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机器学习（ML）九之GRU、LSTM、深度神经网络、双向循环神经网络
门控循环单元（GRU） 循环神经网络中的梯度计算方法。当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。 门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为…
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吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记_看图就懂了！！！(理论篇)
数学系的一线研发，关注 数据结构 | 深度学习 | 职场文章分享 前言 目录: RNN提出的背景 – 一个问题 – 为什么不用标准神经网络 – RNN模型怎么解决这个问题 – RNN模型适用的数据特征 – RNN几种类型 RNN模型结构 …
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吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记_没有复杂数学公式，看图就懂了！！！(理论篇)
本篇文章被Google中国社区组织人转发，评价: 条理清晰，写的很详细！ 被阿里算法工程师点在看! 所以很值得一看! 前言 目录: RNN提出的背景 – 一个问题 – 为什么不用标准神经网络 – RNN模型怎么解决这个问题 – RNN模型适用的数据特征 – R…
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再探循环神经网络
上一篇中，我们讨论了循环神经网络相关的基本内容，今天我们继续探讨一下循环神经网络还有那些需要注意的更高级的用法。 降低过拟合 在之前的讨论中，我们经常聊起过拟合的问题，我们一般判断训练的网络什么情况下算作训练完成，查看其精度和损失时，也都看的是其过拟合之前的数据，避免过拟合的一种方法是用 dropout 方法，随机清零的方式去实现，但是在循环神经网络中，这个…
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用纯Python实现循环神经网络RNN向前传播过程(吴恩达DeepLearning.ai作业)
Google TensorFlow程序员点赞的文章！ 前言 目录: – 向量表示以及它的维度 – rnn cell – rnn 向前传播 重点关注: – 如何把数据向量化的，它们的维度是怎么来的 – 一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算，拉通来的rnn计算 在看本文前，可以先看看这篇文章回忆一下: 吴恩…
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水电站入库流量预测–基于自定义损失函数的循环神经网络建模方法 – 牛云杰
水电站入库流量预测–基于自定义损失函数的循环神经网络建模方法 从志在必得到铩羽而归——记一次大数据竞赛经历 最近参加了一个比赛，在工业大数据产业创新平台上，是一个水电站入库流量预测问题。简单看了一下题目，嚯，这个方向以前有做过啊，不说了~开整。 赛题背景：对进入水电站水库的入库流量进行精准预测，能够帮助水电站对防洪、发电计划调度工作进行合理安排。入库流量受…
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关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导
本文对 RNN 循环神经网络的反向传播的求导过程进行了描述，并且通过计算图使用链式法则对神经元上的参数进行求导；另外使用 PyTorch 的自动求梯度机制对推出的公示结果进行验算。 关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导 本文是对 RNN 循环神经网络中的每一个神经元进行反向传播求导的数学推导过程，下面还使用 PyTorch 对导数公式进行编程求证。 RN…
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【机器学习】RNN循环神经网络
循环神经网络归属： 领域：机器学习 方向：自然语言处理 贡献：自动文本生成 循环神经网络实际应用： 生活中因为原始数据都是序列化的，比如自然语言，语音处理，时间序列问题（股票价格）等问题， 这个时候需要序列建模，单层的神经网络不能处理这样的序列化问题，所以，采用循环神经网络，它是一种序列型数据进行建模的深度模型。 根据现实需要，一共有四种循环神经网络； N …
