循环神经网络

本文主要是利用图片的形式，详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体，以及Seq2Seq模型、Attention机制。希望这篇文章能够提供一个全新的视角，帮助初学者更好地入门。 Table of Contents 一、从单层网络谈起 二、N vs N（RNN经典结构） 三、N VS 1（类别判断） 四、1 VS N（生成模型） 五、N vs M（Seq2S…

课程笔记地址：https://blog.csdn.net/column/details/26931.html课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master欢迎大家fork及star！(-O-) 序列模型 — 循环神经网络 1. 序列模型的应用 语音识别…

原文链接： https://godweiyang.com/2019/04/20/NAACL19-URNNG/godweiyang.com 论文地址： Unsupervised Recurrent Neural Network Grammarsarxiv.org 代码地址： harvardnlp/urnnggithub.com 介绍 这篇是新鲜出炉的NAACL…

0 序言 RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不听时间点上手机到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化。序列数据有一个特点：后面的数据跟前面的数据有关系。 一、模型基本结构 其中： 1）Xt代表序列t时刻训练样本的输入； 2) ht代表序列t时刻模型的隐藏状态； 3) ot代表序列t时刻模型的输出； 4) Lt代表序列t时刻…

典型的循环神经网络具有两个显著问题 （1）无法利用后文信息，只能利用前面的序列数据。 解决办法-双向循环神经网络 （2）梯度消失。 举个语言例子：（1）“The cat, which already ate ……, was full.”，前后应该保持一致，因为cat是单数，所以应该用was。（2）“The cats, which ate ……, were f…

目前深度学习和神经网络算法最典型的有两个应用实例，一个是图像识别，一个是语音识别。上一篇文章讲到图形识别的卷积神经网络（CNN）就广泛应用在了图像别方面，而这篇文章就来讲另一个广泛应用于语音识别的算法循环神经网络（RNN）。 如果说CNN通过滤波器识别出图片中空间像素的关系，那么RNN就能够在时间序列的数据中找到规律，从而预测未来。所以RNN与CNN最大的不…

为什么需要RNN（循环神经网络） 传统的神经网络的不足：传统的神经网络已经非常强大了，但有一个 特点是：他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如时间序列数据、文字序列等。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们…

RNN（Recurrent NeuralNetwork）和LSTM(Long Short Term Memory)   RNN（Recurrent NeuralNetwork）   RNN：存在随着时间的流逝，信号会不断的衰弱（梯度消失）   LSTM(Long Short Term Memory)： 很好的解决梯度消失 控制信号的衰减 控制信号输出信号本身…

循环神经网络：就是借助循环核实现的时间特征提取，再把提取到的信息送入全连接网络，实现连续数据的预测。循环核：循环核具有记忆力，通过不同时刻的参数共享，实现了对时间序列的信息提取。ht：每个时刻的状态信息参数矩阵：wxh,whh,whyxt:输入特征yt：输出特征bh:偏置项by:偏置项yt=softmax(htwhy+by)ht=tanh(xtwxh+ht-…

循环神经网络RNN RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，在深度学习方面，图像识别、语音识别主要运用卷积神经网络（CNN），而文字语言处理主要运用循环神经网络（RNN）。 语言模型 语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术，可用于提升语音识别和机器翻译的性能。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。 例如，在语音识别中，给定一段“厨房…