循环神经网络
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一文看尽RNN（循环神经网络）
循环神经网络简介 BP算法,CNN之后,为什么还有RNN? 细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此,…
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循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
1. 为什么要用循环神经网络 如下图所示是一个填空系统，他需要做的是给定一句话，然后从这句话中选出需要的词填在对应位置的空中，具体来讲如下图所示 比如说输入一句 “I would like to arrive Taipei on November 2nd.”那么订票系统给就应该自动的在 目的地出填入 Taipei ，在到达时间填入 November 2n…
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本章总结—循环神经网络（RNN），欢迎一起来学习~
本章用3年NLP学习经验总结，西欧阿哥毕生心血 什么是循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在以序列（sequence）数据为输出，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural net…
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简单理解RNN循环神经网络
简单理解RNN循环神经网络 RNN(Recurrent Neural Network）介绍 图说RNN宏观结构 图说RNN微观结构 RNN(Recurrent Neural Network）介绍 介绍： RNN，也就是循环神经网络，是用来建模序列化数据的一种主流的深度学习模型。传统的前馈神经网络处理的输入往往都是一个定长向量，较难应对变长的序列信息，就算把序…
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基于深度循环卷积神经网络的图像超分辨率重建 学习笔记
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution Author: Jiwon Kim, Jung Kwon Lee and Kyoung Mu Lee Department of ECE, ASRI, Seoul National University, Korea 1.介绍 …
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【机器学习面试题】——循环神经网络(RNN)
文章目录 1. 为什么需要RNN？ 2. 简要介绍RNN的基本结构 单层网络结构 经典RNN结构 RNN的拓展结构 3. CNN和RNN的区别 ？ 4. RNNs和FNNs(前馈神经网络)有什么区别？ 5. RNNs训练和传统ANN训练异同点？ 6. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 7. 描述RNN的前向输出流程 8. RNN中为什么会出现梯度消失…
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详解循环神经网络(Recurrent Neural Network)
本文结构： 模型 训练算法 基于 RNN 的语言模型例子 代码实现 1. 模型 和全连接网络的区别 更细致到向量级的连接图 为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值 循环神经网络种类繁多，今天只看最基本的循环神经网络，这个基础攻克下来，理解拓展形式也不是问题。 首先看它和全连接网络的区别： 下图是一个全连接网络：它的隐藏层的值只取决于输入的 x 而…
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关于卷积神经网络（CNN）与递归/循环神经网络(RNN)的入门学习
最近科研看了两篇论文，上面分别用了两种方法，一种是卷积神经网络，另一种则是递归神经网络，因为之前没有接触过神经网络这一块知识，故特地整理一下，方便自己了解。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）简称CNN，CNN是所有深度学习课程、书籍必教的模型，CNN在影像识别方面的为例特别强大，许多影像识别的模…
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[DeeplearningAI笔记]序列模型1.7-1.9RNN对新序列采样/GRU门控循环神经网络
5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.7对新序列采样 基于词汇进行采样模型 在训练完一个模型之后你想要知道模型学到了什么，一种非正式的方法就是进行一次新序列采样。 一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率，对新序列采样即是对概率分布进行采样来生成一个新的单词序列。 假设你的RNN训练模型为: 对于新序列进行采样第一步…
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『cs231n』循环神经网络RNN
循环神经网络 循环神经网络介绍摘抄自莫凡博士的教程 序列数据 我们想象现在有一组序列数据 data 0,1,2,3. 在当预测 result0 的时候,我们基于的是 data0, 同样在预测其他数据的时候, 我们也都只单单基于单个的数据. 每次使用的神经网络都是同一个 NN. 不过这些数据是有关联 顺序的 , 就像在厨房做菜, 酱料 A要比酱料 B 早放, …
