循环神经网络

1.RNN怎么来的？ 循环神经网络的应用场景比较多，比如暂时能写论文，写程序，写诗，但是，（总是会有但是的），但是他们现在还不能正常使用，学习出来的东西没有逻辑，所以要想真正让它更有用，路还很远。 这是一般的神经网络应该有的结构： 既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提…

RNN 可用于许多不同的地方。下面是 RNN 应用最多的领域。 1. 语言建模和文本生成 给出一个词语序列，试着预测下一个词语的可能性。这在翻译任务中是很有用的，因为最有可能的句子将是可能性最高的单词组成的句子。 2. 机器翻译 将文本内容从一种语言翻译成其他语言使用了一种或几种形式的 RNN。所有日常使用的实用系统都用了某种高级版本的 RNN。 3. 语音…

参考 一份详细的LSTM和GRU图解：一份详细的LSTM和GRU图解 -ATYUN Tensorflow实战(1): 实现深层循环神经网络：Tensorflow实战(1): 实现深层循环神经网络 – 知乎 lstm：从LSTM到Seq2Seq-大数据算法 RCNN kreas：GitHub – airalcorn2/Recurrent-Convolution…

文章目录 给网络增加记忆能力 应用到机器学习 序列到类别模式 同步的序列到序列模式 异步的序列到序列模式 参数学习 时间反向传播算法 实时循环学习算法 算法比较 Bi-RNN LSTM Long-term dependencies Three gate LSTM for RNN Problem of Training LSTM for handle grad…

本文为转载博文，原博文位置：http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50763648  1、相关知识 　　从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合…

目录 RNN为何能记忆以及它面临的问题 LSTM的网络结构 LSTM的思想 LSTM的详细网络结构 步骤1：存什么，丢什么（forget gate layer：忘记门） 步骤2：更新什么信息（输入门） 步骤3：开始更新信息 步骤4:当前时刻的输出 你可能会问关于LSTM的问题 LSTM的变种(GRU) 总结 1.RNN为何能记忆以及它面临的问题 当你在看一部…

一、基础知识 1.1 为什么选择序列模型？ 序列模型能够应用在许多领域，例如： 语音识别 音乐发生器 情感分类 DNA序列分析 机器翻译 视频动作识别 命名实体识别                       这些序列模型基本都属于监督式学习，输入x和输出y不一定都是序列模型。如果都是序列模型的话，模型长度不一定完全一致。 1.2 数学符号  

深度学习之感性理解-循环神经网络RNN 序列模型 循环神经网络 典型的结构 LSTM GRU 序列模型 简单来说就是跟时间先后有关系的数据。举例来说：比如我们讲话，“我是一只猪“，不是瞬间蹦出来一句话吧，是随着时间先后而说出来的吧，这段声音是个序列模型。 比如你看一段话，是从第一个字看到最后一个字，不是瞬间就完成了吧，这个文章也是序列模型。 比如一段视频，你…

一、普通RNN 最简单的RNN网络可以看成，在全连接网络的基础上，在每一层网络中增加一个将自己层的输出连接到在自己层的输入，如下图：                                                                                          对整个网络的计算方式与传统的神经网络略有不同。损…

前言 接下来保持住节奏，每周起码一篇paper reading，要时刻了解研究的前沿，是一个不管是工程岗位还是研究岗位AIer必备的工作，共勉！ 一、Address 这是nips2017年的一篇paper，来自于清华的团队  PredRNN: Recurrent Neural Networks for Predictive Learning using Sp…