循环神经网络

引言 对于NLP任务有个很典型的任务，叫做情感分类，还有对话机器人，诗词生成，还有slot填充任务等等都是可以用RNN来做的（这里我们说的RNN是广义的RNN）。 为什么这些任务需要RNN呢？因为某些任务需要能够更好地处理序列信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的，因此需要模型具备记忆能力。 简单版本RNN RNN为什么会有记忆能力呢，首先我们看一下RNN…

@(Aaron)[机器学习 | 循环神经网络] 主要内容包括： 基于循环神经网络的语言模型，提供了从零开始的实现与简洁实现 代码实践 文章目录 循环神经网络的构造 裁剪梯度 代码实践 循环神经网络的构造   循环神经网络(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。序列数据的特点是后面的数据跟前面的数据有关系。基础的神…

点击打开链接 7.循环神经网络(RNN) 基础 7.1 RNN(recurrent neural network)原理 7.1.1 RNN为序列数据而生 词序其实是很重要的 中文中，这样的例子也很多。“怎么样投资白银”vs“白银投资怎么样”；“北京到上海的机票”vs“上海到北京的机票”。 设计RNNs的目的，就是处理序列数据。 在传统的神经网络模型中，是从输…

文本预处理 步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引 把文本从词的序列转化为索引的序列（把token转化为数，方便输入模型） 分词 把句子分成若干token，使之成为 a serie of token 建立字典 把每一个token映射到一个唯一的Index 语言模型 语言模型是一种通过概率大小判断一段给定的词的序列是否合理的模型，分为统…

   这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。   循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多…

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。#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：#二、经典的RNN结构（N vs N）如： 自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。时间…

1.实现RNN网络的前向传播  1.1RNN cell的前向传播  1.2RNN的前向传播 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _* import numpy as np import rnn_utils # 1.计算在rnn cell中基本的计算，根据A(t-1),X(t)计算A(t)/Y(t) def rnn…

目录 Slot Filling Slot Filling with FNN Recurrent Neural Network Slot Filling with RNN RNN的变体 Elman Network & Jordan Network Bidirectional RNN Slot Filling 比如在订票系统中，输入“Arrive Tai…

基本的循环神经网络   循环神经网络的结构 循环神经网络的发明时间已经很早了，最开始被广泛应用是在语言模型中，因为语言模型是有时间序列关系的   循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。从结构上来看，循环神经网络的隐藏层节点之间是有连接的，隐藏层的输入不仅仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。因此在当前时刻的输出，不仅仅包括当前时刻的输入信息，…

前段时间，一直在项目中玩CNN，学到了不少，也理解了不少，包括各种经典的CNN网络框架以及改进，然而，RNN的学习并没有项目驱动，这也是为什么搁置了一段时间的原因，但是RNN作为深度学习知识系统的一个重要组成部分，肯定是要学习的。 截至上期，我们一起学习了深度学习中卷积神经网络的相关知识， 深度学习三人行(第12期)—-CNN经典网络之ResNet 从这…