循环神经网络

卷积神经网络CNN已经足够强大，为什么还需要RNN？ RNN的独特价值 卷积神经网络 – CNN 和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应，也就是一个输入得到一个输出。不同的输入之间是没有联系的。 比如下图中的X1和X2互换一下位置，对结果是没有任何影响的。 可是还存在这样场景，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。如白…

一. RNN      1. RNN作用是什么？          RNN是一种可以具有前后记忆的一种特殊的神经网络，它不仅考虑当前时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种’记忆’功能.当前节点的输出是基于上一个节点的状态加上当前节点的输入。这样的神经网络是具有上下文关系对应的，后面的信息是基于前面的信息而得出的，几乎所有和时间序列有关的数据我们都可以用…

一、线性回归 1.线性回归的数学假设：假设输入的x和y是线性关系，输入的x和y满足，其中e为误差，满足均值为0，方差为某一确定值的正太分布 2.线性回归的建模： 3.损失函数：简单的损失函数可以选择为平方损失 二、Softmax  对于神经网络中，直接使用输出层的输出有两个问题： 一方面，由于输出层的输出值的范围不确定，我们难以直观上判断这些值的意义。例如，…

编者注：文中超链接如果不能访问可以点击“阅读原文”访问本文原页面。 在之前的教程里，我们使用一种叫卷积神经网络（CNN）的深度学习技术来对文本和图片进行分类。尽管CNN是一种强大的技术，但它却不能从序列型输入（如语音和文字）中学习到时间性的特征。另外，CNN使用一个固定长度的卷积核来学习空间的特征。这种类型的神经网络被叫做前馈神经网络。而循环神经网络（RNN…

本文将剖析循环神经网络（RNN）的工作原理，精讲循环神经网络的特点和实现方式。野蛮智能，小白也能看懂的人工智能。   循环神经网络从何而来？ 我在我的这篇文章介绍了卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）核心知识点汇总，三分钟让你从小白到精通，卷积神经网络主要用来处理计算机视觉问题，在计算机“看”的过程中，主要是进行特征的对比，通过特征的对比，可以分辨出…

1. 关键词 BPTT 2. 简介 人们在开始思考时，不是每次都从零开始。比如你读这篇文章，因为你曾经看过相似的文字，所以也能理解这里的文字。你不是从头开始学，你的知识是逐渐积累的。 在多层感知器中隐含层之间依次次连接。当把隐含层折叠起来，就可以得到一个递归网络。如下图： 公式表示： st=tanh(Uxt+Wst−1)ot=softmax(Vst)s_t=…

百面机器学习总结笔记（第十章 循环神经网络） 百面机器学习总结笔记 第十章 循环神经网络 循环神经网络中的**函数 长短期记忆网络 Seq2Seq模型 注意力机制 百面机器学习总结笔记 第十章 循环神经网络 场景描述知识点梯度消失 梯度爆炸 问题 循环神经网络为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸？有哪些改进方案？分析与解答 循环神经网络中的**函数 场景描述知识…

来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧）编辑: ShuYini校稿: ShuYini时间: 2019-12-23 TILE: Linguistic Knowledge as Memory for Recurrent Neural NetworksContributor : Bhuwan Dhingra ，Zhilin Yang等（卡内基梅隆大学）Pa…

好像已经有两周没有更新啦。最后这几天都不敢打开订阅号后台了，怕一打开发现掉了几百个粉丝的话就难过死了T_T。然而小夕发现你们并没有离开，感动的差点哭出来，都感觉再不认真写一篇文章就太对不起大家的等待啦。 而这两周，经历的事情蛮多的。为了凑下一季的房租，接了个私活，要死要活的做完了QAQ。而且还发现了一个特别好的学习平台，闭关修炼了一周，改天跟你们分享一下～下…

递归神经网络 上一讲讲了CNN的架构，那么当我们把时间这个维度考虑进来了以后，我们就得到了递归神经网络（RNN）。RNN的输入输出可以是一对多、多对一、多对多，分别对应不同的应用场景 RNN的核心部分是如下公式，旧状态+当前输入，经过一个函数，得到了新状态，新状态会被送到下一个时候参与运算。我们的这个函数fw在不同时间是固定的。 普通RNN 一般来说这个fw…