循环神经网络

目录 RNN 循环/递归神经网络 RNN概述 RNN模型 LSTM长短记忆网络 使用LSTM进行情感分析 RNN 循环/递归神经网络 RNN概述 为什么有RNN 传统的神经网络,CNN(卷积神经网络), 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…

转自 http://blog.csdn.net/xingzhedai/article/details/53144126 更多参考：http://blog.csdn.net/mafeiyu80/article/details/51446558 http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/70225998 http…

长期依赖问题 长期依赖问题在于经过许多阶段梯度传播后，梯度倾向于消失（多数）或者爆炸（少数）。循环神经网络涉及到多次相同函数的组合，这些组合导致极短的非线性。 ESN回声状态网络： 。。。 跳跃连接： 从过去某个层输出，直接链接到未来层。引入d延时循环链接保证单元能够被前d个单元影响，减轻梯度爆炸和消失问题。导数的指数减小速度与T/d有关而不是T有关。如Re…

目录 双向循环神经网络 代码 QA 双向循环神经网络 双向LSTM非常不适合做推理，基础是不能用在预测下一个词。 Bi-RNN的作用主要是对一个句子做特征提取，比如做翻译， 给句子A翻译句子B，那么可以对句子A使用Bi-RNN去双向的看它。 代码 这里代码不会讲具体实现，但是其实很简单，前向的隐藏层就正常进行运算。反向的怎么实现呢？首先把reverse(in…

这个只是自己的学习笔记，文章内容是从很多地方总结的。只是方便自己的查阅之余能对你有所帮助。 前一个章节的CNN主要处理图片的问题，主要是空间角度的转换，这个章节的RNN主要是时间角度。主要处理前面的输入对未来的影响，或者未来的输入对 前面的影响。 举例1 NLP 前面对后面的影响 选择： 1)小红是中国人，我在上海见到了（）       A： 小红，B：小丽…

深度学习 – 处理序列的神经网络 – 循环、长短时记忆、递归 循环神经网络 RNN 结构 and 计算过程 反向传播 梯度问题 梯度消失 与 梯度爆炸 **函数 长短时记忆 LSTM 结构介绍 公式推导 递归神经网络 RNN 介绍 循环神经网络 RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种对序列数据进行建模的深度学习…

循环神经网络（Recurrent Neural Networks）（第一部分） 一、总结 一句话总结： ①、RNN是一种可以预测未来（在某种程度上）的神经网络，可以用来分析时间序列数据（比如分析股价，预测买入点和卖出点）。 ②、在自动驾驶中，可以预测路线来避免事故。更一般的，它可以任意序列长度作为输入，而不是我们之前模型使用的固定序列长度。 ③、例如RNN可…

RNN(Recurrent Neural Network，循环神经网络)   每个RNN都有一个循环核心单元。它把x作为输入，将其传入RNN。RNN有一个内部隐藏态(internal hidden state)。这个隐藏态会在RNN每次读取新的输入时更新，然后隐藏态会将结果返回至模型。 ht = fw (ht-1, xt) 其中，xt为t时刻的输入，ht为t…

简介 首先，我们从一个问题看： 你是否能理解下面这句话的意思吗？“肉喜欢如此我的吃是”，显然很难理解。那这句话呢？“我是如此的喜欢吃肉”，句子通顺了就很好理解了！从这里可以看出，一些词顺序的颠倒就使得整个句子不通顺。 在日常生活中也有许许多多这样的问题。例如： + 之前的那个句子——词语的顺序决定了它们的意义 + 时间序列数据——事件的发生顺序由时间决定 +…