循环神经网络

我们观察PPT的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做最大的好处是降低了任务的复杂度。 深度学习领域中，处理一张大图的时候，使用卷积神经网络的计算量随着图片像素的增加而线性…

  双向RNN   LSTM 将xt（向量）使用线性变换为z（向量），其中z的维度就是cell的数目，将每个维度（scale）单独输入到每个cell 得到每个词的词性 clipping 梯度裁剪 当梯度大于阈值的时候，遗弃或缩小该梯度  由于时间的叠加，权重小的变化，会因此梯度剧烈的变动          

循环网络主要公式：s(t)=f(s(t−1);θ)s^{(t)} = f(s^{(t-1)};θ)s(t)=f(s(t−1);θ) 数学上来讲这是个递推公式 正好说明书p236页 RNN的参数共享，循环神经网络的一切都源自这个公式 特殊矛盾：循环神经网络就是这个数学公式和深度学习中的层 组合一起的矛盾（如图）

Recurrent Neural Network(RNN) – 循环神经网络（part 3) Gated RNN 0 前言 其实这节课的内容跟我其他这个系列的博客是不属于同一个课程的，但是因为是在 B 站看的视频，up 主可能不小心弄混了，于是我就也一起看了，多学点总没什么错。 虽然不是同一门课，但是确实是同一个老师，也是极其学习的内容，所以就当做一门课也没…

Recurrent Neural Networks Why sequence models 这些序列模型基本都属于监督式学习，输入x和输出y不一定都是序列模型。如果都是序列模型的话，模型长度不一定完全一致。 Notation 输入x：如“Harry Potter and Herminone Granger invented a new spell.”(以序列…

转自：http://blog.csdn.net/jojozhangju/article/details/51982254 1. Recurrent Neural Network (RNN) 尽管从多层感知器（MLP）到循环神经网络（RNN）的扩展看起来微不足道，但是这对于序列的学习具有深远的意义。循环神经网络（RNN）的使用是用来处理序列数据的。在传统的神经…

RNN是为了处理序列数据而生，能够顺序获取序列之间的关系，但是也存在处理过长序列会引起梯度消失、梯度爆炸，信息丢失问题。为了解决RNN的问题，LSTM就诞生了，LSTM主要是通过遗忘门，输入门，输出门来解决这些问题。遗忘门主要是来控制记住什么信息，忘记什么信息。比如我今天下午去游泳，对于泳字来说只有游字是重要的，前面的几个字不重要，这时遗忘门就要告知泳字前面…

说明： 主要参考Francois Chollet《Deep Learning with Python》 代码运行环境为kaggle中的kernels； 数据集IMDB需要手动添加； 循环神经网络和LSTM请参考：【深度学习】：循环神经网(RNN)、【深度学习】：长期依赖与LSTM # This Python 3 environment comes with …

前言 前几篇文章介绍了卷积神经网络，但是在另一个大的领域，在文本领域，也可以说是自然语言领域，卷积神经网络效果就不是很好了。这里介绍下循环神经网络。 肯定有人会不理解，不是有卷积神经网络吗？为啥还要有循环神经网络。继续往下看。 可变长度的单词序列 对于文本跟图像领域有什么不同？对于图片而言，我们完全可以把它弄成固定长宽高的一个输入，但是对文本我们经常做不到这…

小白循环神经网络RNN LSTM 参数数量 门单元 cell units timestep batch_size RNN循环神经网络 timestep batch_size LSTM及参数计算 keras中若干个Cell例如LSTMCell 1.RNN循环神经网络 先来解释一下 batch_size timestep 样本数据： 小明爱学习 小王爱学习 小李…