循环神经网络
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动手深度学习之从线性回归到循环神经网络
参考伯禹学习平台《动手学深度》课程内容内容撰写的学习笔记原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV感谢伯禹平台，Datawhale，和鲸，AWS给我们提供的免费学习机会！！总的学习感受：伯禹的课程做的很好，理论非常系统，但本人基础较差，故学习起来还是有难度，建议基础较差的同学可以学习伯…
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【DL学习笔记】3：循环神经网络(Recurrent Neural Network)
1 序列数据表示 1.1 简述 语音、文字等有先后顺序，属于序列数据，将时序列据表达为能处理的形式就叫Sequence Representation。如对文字而言，PyTorch中没有对string的支持，所以要将其表示成数值形式，相应的方法就是Word Embedding。 通常将一个序列表示为[元素数、每个元素的向量长]的Tensor形式：[seq_le…
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深度学习(6) – 循环神经网络
语言模型 RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的，比如，RNN可以为语言模型来建模。那么，什么是语言模型呢？ 我们可以和电脑玩一个游戏，我们写出一个句子前面的一些词，然后，让电脑帮我们写下接下来的一个词。比如下面这句： 我昨天上学迟到了，老师批评了____。 我们给电脑展示了这句话前面这些词，然后，让电脑写下接下来的一个词。在这个例子中，接下来的这个词最…
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小结2：文本预处理、语言模型、循环神经网络基础
文章目录 1 文本预处理 2 语言模型 采样 3 循环神经网络基础 1 文本预处理 文本预处理常见步骤：1 读入文本2 分词3 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）4 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 为了方便模型处理，我们需要将字符串转换为数字。因此我们需要先构建一个字典（vocabulary），将每个词映射到一个唯一的索引编…
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【神经网络基础】3.循环神经网络（笔记）
目录 1.学习目标 2.序列数据 3.语言模型 3.1语言模型概念 3.2语言模型计算序列的概率 4.RNN-循环神经网络 4.1RNN概念 4.2通过时间反向传播 5.门控循环单元 5.1引入门的循环网络 5.2候选隐藏状态 6.长短期记忆网络（LSTM） 6.1记忆细胞 6.2候选记忆细胞 6.3记忆细胞与隐藏状态 7.总结 7.1本…
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1.3 循环神经网络模型-深度学习第五课《序列模型》-Stanford吴恩达教授
循环神经网络模型 (Recurrent Neural Network Model) 上节视频中，你了解了我们用来定义序列学习问题的符号。现在我们讨论一下怎样才能建立一个模型，建立一个神经网络来学习 XXX 到 YYY 的映射。 可以尝试的方法之一是使用标准神经网络，在我们之前的例子中，我们有9个输入单词。想象一下，把这9个输入单词，可能是9个one-hot向…
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深度学习（DL）– RNN循环神经网络算法详解
1、什么是RNN 传统的神经网络是层与层之间是全连接的，但是每层之间的神经元是没有连接的（其实是假设各个数据之间是独立的）。这种结构不善于处理序列化的问题。比如要预测句子中的下一个单词是什么，这往往与前面的单词有很大的关联，因为句子里面的单词并不是独立的。 RNN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输出也有关。具体的表现形式为…
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什么是循环神经网络——学习笔记
序列模型：以一个句子为例 1 循环网络：通过带有自反馈的神经元，能够处理任意长度的（存在时间关联性）序列； 将过去的信息整合起来，辅助处理当前信息。 循环网络的结构以及参数 循环网络的前向传播的计算 简化表示 穿越时间反向传播（第一幅图是前向传播计算损失函数，第二幅图是后向传播调整参数） 2 类型：固…
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循环神经网络（RNN）学习研究（一）
循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息之间的关系。从网络结构上看，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面结点的输出。通过观察循环神经网络结构可以发现，在理论上可以把同一神经网络无限复制的结果。正如卷积神经网络在不同空间位置共享参数，循环神经网络是在不同时间 位置共享参数，从而可以使用有限长的序列处理任意长度的序列。 …
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深度学习–RNN（循环神经网络）原理详解
RNN也就是循环神经网络，多用于处理时间序列上的数据，比如自然语言处理。 如下图所示，x<1>为输入的第一个数据，x<2>为第二个，以此类推。在普通的神经网络中，x<1>就通过神经网络直接输出y<1>，同理x<2>对应y<2>，但在RNN中，之前的输入对之后的输出也同样有影响。 如图所示…
