循环神经网络

循环神经网络 循环神经网络：Recurrent Nerual Network，简称RNN。  RNN可以有很多种结构，包括一对一的Vanilla网络，一对多的图像字幕，多对一的情感分类（处理一定数量的按顺序排列的词，然后试着把句子里的词，按正面和负面情感分类），多对多的机器翻译（将一个序列翻译成另一个序列）、视频分类。 RNN例子 RN有其自己内部的状态，但…

  上一讲博客主要对RNN的理论做了介绍，如果想看详细的RNN推导过程以及一些变种，如:LSTM、GRU等，可以给博主留言。下面基于mnist数据集，采用RNN建模和仿真，发现RNN对于时序模型的强大建模能力，迭代20次就已经达到96准确率。下面直接上代码，有不懂的问题，可以留言。 #-*- coding:utf-8 -*- #author : zhangw…

红色石头的个人网站：redstonewill.com 《Recurrent Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第五门课，也是最后一门课。这门课主要介绍循环神经网络（RNN）的基本概念、模型和具体应用。该门课共有3周课时，所以我将分成3次笔记来总结，这是第一节笔记。 1. Why sequence models 序列模型能够…

循环神经网络（RNN）又称递归神经网络，是一种功能强大的神经网络类型，也是目前最先进的顺序数据算法之一。循环神经网络（RNN）利用它的内部记忆来处理任意时序的输入序列，目前常用于处理如手写识别、语音识别等。 循环神经网络（RNN）顾名思义，它带有一个指向自身的环，这个环装神经网络表示它用以传递当前时刻处理的信息给下一时刻使用，它对相同神经网络进行多重复制，每…

也称回复神经网络。 RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNNs之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的…

  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。 一、从单层网络谈起 在学习RNN之前，首先要了解一下最基本的单层网络，它的结构如图： 输入是x，经过变换Wx+b和**函数f得到输出y。相信大家对这个已经非常熟悉了。 二、经典…

•    循环神经网络（rnn） •  RNN简介 •  Rnn基本结构 •  双向rnn基本结构 •  rnn梯度消失问题 •  RNN应用举例   •    RNN简介 •    循环神经网络（RNN）能够从序列和时序数据中学习特征和长期依赖关系。 •   循环神经网络（RNN）近几年在语言模型与文本生成，机器翻译，语音识别，图像描述生成等领域都取得了不…

本文由 沈庆阳 所有,转载请与作者取得联系! 前言 相比于适合单个对象的卷积网络（Convolutional Neural Network，CNN），循环网络（Recurrent Neural Network，RNN）更加适合序列类型的数据。循环网络应用最多的领域有：机器翻译、语音识别、文章/音乐创作等。这是因为卷积网络的设计理念是在空间上共享参数，而循环网…

1. 语言模型 语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为T的文本中的词依次为，那么在离散的时间序列中，可看作在时间步（time step）t 的输出或标签。给定一个长度为TT的词的序列，语言模型将计算该序列的概率：         …

前言 之前的文章都是以卷积网络为基础，对图像进行一些处理。但是有一类数据实际上并不是跟图像一样具有较强的空间关联性。而是与时间有关。比如我们的说的一句话，如“你好”，说出“你”这个字，下一个字大概率是“好”，这样组成一个词“你好”，所以传统卷积网络并不适合处理语言，因此我们将引出循环神经网络来对语言进行训练。 语言模型 首先我们引入语言模型，这是自然语言处理…