循环神经网络
-
深度学习项目——基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统 – AI大道理
深度学习项目——基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统 基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术，基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统，系统将由以下几个部分构成：制作问答聊天数据集、RNN神经网络搭建、seq2seq模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可…
-
TensorFlow学习笔记（六）循环神经网络
一、循环神经网络简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上，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节点的输出。 下图展示了一个典型的循环神经网络。 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻。上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt，还有一个自…
-
【深度学习】循环神经网络教程
这是在公司做培训时制作的PPT，教程对循环神经网络以及其应用进行了简单地介绍，主要分为以下六个部分： Why do we need Recurrent Neural Networks? Vanilla Recurrent Neural Network Backpropagation Through Time (BPTT) Gradient exploding…
-
吴恩达深度学习笔记——循环神经网络（RNN）
目录 一、为什么使用序列模型（Why sequence models） 二、数学符号（Notation） 三、循环神经网络（Recurrent neural network） 四、通过时间的反向传播（Backpropagation through time） 五、不同类型的循环神经网络（Different types of RNNs） 六、语言模型和序列生成…
-
学习笔记TF053:循环神经网络，TensorFlow Model Zoo，强化学习，深度森林，深度学习艺术 – 利炳根
学习笔记TF053:循环神经网络，TensorFlow Model Zoo，强化学习，深度森林，深度学习艺术 循环神经网络。https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py。 自然语言处…
-
学习笔记TF057:TensorFlow MNIST，卷积神经网络、循环神经网络、无监督学习 – 利炳根
学习笔记TF057:TensorFlow MNIST，卷积神经网络、循环神经网络、无监督学习 MNIST 卷积神经网络。https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py 。TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型，训练MNIST数据集…
-
Deep Learning 循环神经网络
(1)循环神经网络原理 RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNNs之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前…
-
深度学习～循环神经网络RNN, LSTM
RNN出现背景 传统的神经网络通常无法从先前的信息中进行推理。 循环神经网络 Recurrent Neural Networks，但是受人类记忆启发的RNN可以通过添加一个循环来解决此问题，该循环允许信息从网络的一个步骤传递到下一步骤。 如图8所示，RNN的循环过程描述了在时间范围[1，t + 1]中的特定节点A。 在时间t的节点A接收两个输入变量：Xt表示…
-
文科生如何理解循环神经网络（RNN）？
这一份****中，我会用简明的例子和手绘图，为你讲解循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的原理和使用方法。 关于深度学习，我已经为你讲解了不少内容了。 咱们简单回顾一下。常见的深度学习任务，面对的数据类型主要是三类： 第一类，是结构化数据，也就是样本和属性组成的表格。例如《如何用Python和深度神经网络锁定即将流失的客…
-
【李宏毅机器学习笔记】 23、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？ 【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent 【李宏毅机器学习笔记】4、Classification 【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression 【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning 【李宏…
