循环神经网络

Why sequence models?：序列数据例子，如下图：(1).语音识别(speech recognition)：给定一个输入音频片段X，并要求输出片段对应的文字记录Y，这里输入和输出都是序列数据(sequence data)。因为X是按时序播放的音频片段，输出Y是一系列单词。(2). 音乐生成(music generation)：只有输出数据Y是序…

文章名称：《Long short-term memory neural network for traffic speed prediction using remote microwave sensor data》     这是北航马晓磊教授和华盛顿大学王印海教授于15年发在Part C上的一篇文章（运输科技2区，IF:3.968）,短短4年时间，创造了近…

循环神经网络 定义：循环神经网络（RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其它神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。 应用：广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。 给网络增加记忆 1、延时神经网络：在前馈网络中的非输出层都添加一个延时器，记录最近几 次神经元的输出。 2、有外部输入的…

理解循环神经网络RNN的作用       首先看一个简单案例，在某宝的好评/差评检测中，系统要能够分析用户的评价是好评还是差评，那怎样处理这样的评价数据呢，例如有一条评价“I hate this boring movie”       机器怎样解决这样的问题呢       首先我们在之前的时间序列表示中已经知道了怎样对一个单词进行表示。如果使用glove的话…

文章目录 1. 神经网络与循环神经网络 1.1 强大的功能 1.2 层级结构 1.3 多种RNN 2. LSTM 2.1 长时间依赖问题 2.2 “记忆细胞”与状态 3. LSTM变体 3.1 GRU等 1. 神经网络与循环神经网络 背景: 传统神经网络包括CNN,输入和输出都是相互独立的 图像上的猫和狗是分割开的,但有些任务,后续的输出和之前的内容是相关的…

本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。且该文详细介绍了每一种网络的基本构建块，其包括了基本架构、传播方式、连接方式、**函数、反向传播的应用和各种优化算法的原理。本文不仅介绍了这三种神经网络的基本原理与概念，同时还用数学表达式正式地定义了这些概念。这是一份十分全面的神经网络综述论文，机器之心简要摘取了部分章节，更…

MLK，即Machine Learning Knowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳。本次主要讲解的深度学习循环神经网络方面的知识。 ???? 导读 简单来说吧，循环神经网络（Recurrent Neural Network）也就是我们常见的RNN了…

基础的LSTM模型，单隐层，隐层单神经元，而实际中一般需要更为复杂的网络结构， 下面借用手写数字的经典案例构造比较复杂的LSTM模型，并用代码实现。   单隐层，隐层多神经元 # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist impo…

1.循环神经网络 A是一组神经网络（可以理解为一个网络的自循环），它的工作是不停的接收并且输出。从图中可以看出A允许将信息不停的再内部循环，这样使得它可以保证每一步的计算都保存以前的信息  

一、基础知识 1.1 单词表征（one-hot表示） 上节我们学习了RNN、GRU单元和LSTM单元。本节你会看到我们如何把这些知识用到NLP上，用于自然语言处理，深度学习已经给这一领域带来了革命性的变革。其中一个很关键的概念就是词嵌入（word embeddings），这是语言表示的一种方式，可以让算法自动的理解一些类似的词，比如男人对女人，比如国王对王后…