循环神经网络

深度学习小白专场之循环神经网络和递归神经网络 全连接神经网络和卷积神经⽹网络，都只能单独的去处理单个的输入，且前后的输入之间毫无关系。但是在一些任务中，我们需要更好的去处理序列的信息，即前后的输⼊之间存在关系。比如，在理解一整句话的过程中，孤立理解组成这句话的词是不够的，我们需要整体的处理由这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频时，我们也不能单独地仅仅分析…

       最近，在进行相关中文文本识别的工作，查阅了许多论文。最终决定参考谷歌的基于注意力机制的街景文本识别的论文：”Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery”，并对官方源代码进行修改。       本次中文文本识别的github地址为：ht…

1.RNN的典型应用 (1)机器翻译,序列到序列(自然语言处理，NLP)   (2)看图说话，就是描述图片的内容。 2.RNN的应用背景   RNN与CNN最大的不同就是引入了记忆的概念，就是输出依赖输入和记忆。 3.RNN的结构   注意：St公式中的U和W表示权重矩阵，Ot公式中的V也是权重矩阵。 RNN结构补充说明： 4.双向RNN 注意：,分别表示从…

循环神经网络 循环神经网络（RNN）主要用于预测任务：基于当前和历史输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络相对于普通神经网络而言，最大的特点在于颖仓变量HHH的引进，用HtH_{t}Ht​表示HHH在时间步ttt的值，该变量记录了到当前字符为止的序列信息。历史信息的使用使得预测更为精确。循环神经网络的示意图： 循环神经网络模型 假设Xt∈Rn×dbol…

1. RNN基础   循环神经网络RNN,是一类用于处理序列数据的神经网络。就像卷积网络是专门用于处理网格化数据的神经网络，循环神经网络是专门用于处理序列x(1),…,xTx^{(1)},dots,x^{T}x(1),…,xT的神经网络。正如卷积网络可以很容易地扩展到具有很大宽度的高度的图像，以及处理大小可变的图像，循环网络可以扩展到更长的序列，大多数循环网…

循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)是一类输出和模型间有反馈的神经网络，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。在DNN和CNN中，训练样本的输入和输出是比较的确定的。但是有一类问题DNN和CNN不好解决，就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段段连续的…

GRU模型 GRU的网络结构 RNN：有两个输入，两个输出。LSTM：有三个输入，三个输出。GRU：有两个输入，两个输出。 GRU有两个门,一个重置门r和一个更新门，直观的，重置门决定了如何把新的输入与之前的记忆相结合，更新门决定多少先前的记忆起作用。如果我们把所有reset设置为全1，更新门设置为全0，又达到了普通RNN的形式； 2.GRU两个门 更新门 …

循环神经网络 简介 循环神经网络（Recurrent Neural Networks， RNN） 是一类用于处理序列数据的神经网络。之前的说的卷积神经网络是专门用于处理网格化数据（例如一个图像）的神经网络，而循环神经网络专门用于处理序列数据（例如(x^{(1)},x^{(2)},···,x^{(T)},)）的神经网络。 应用场景 一些要求处理序列输入的任务，…

这篇博客是看微软亚洲研究院的王井东讲解CNN做的笔记，图片居多。30分钟的视频，我看+写用了2个小时，可以说干货满满。适合已经对机器学习，CNN有一定了解的人，但对于CNN实践环节还不太清楚或者是想对最新的研究情况做进一步跟踪。 视频资源见链接：https://v.qq.com/x/page/s05667eq28w.html 视频主要从四个部分讲述CNN：卷…