循环神经网络
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循环神经网络：GRU
GRU GRU是由Cho在2014年提出的，全称是Gated Recurrent Unit。它与LSTM最大的不同在于GRU将遗忘门和输入门合成了一个“更新门”，同时网络不再额外给出记忆状态CtC_tCt，而是将输出结果hth_tht作为记忆状态不断向后循环传递，网络的输入和输出都变得特别简单。具体的计算过程如下图所示：在本质上，GRU和LSTM是相同的…
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【69】循环神经网络
1.1 为什么选择序列模型序列模型的应用语音识别：将输入的语音信号直接输出相应的语音文本信息。无论是语音信号还是文本信息均是序列数据。音乐生成：生成音乐乐谱。只有输出的音乐乐谱是序列数据，输入可以是空或者一个整数。情感分类：将输入的评论句子转换为相应的等级或评分。输入是一个序列，输出则是一个单独的类别。DNA序列分析：找到输入的DNA序列的蛋白质表达的子序列…
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Recurrent Neural Networks(RNN) 循环神经网络初探
0x1：数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 – 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质，而模式（pattern）是信息的一种表现形式。在一个数据集中，模式有很多不同的表现形式，不管是在传统的机器学习训练的过程，还是是深度学习的训练过程，本质上都是在进行模式提取。 而从信息论的角度来看，模式提取也可以理解为一种信息压缩过程，通过将信息…
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循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）
总结自吴恩达老师的网易深度学习工程师微专业 1. 前向传播 at=g(a)(Waaa<t−1>+Waxx<t>+ba)a^{t}=g^{(a)}(W_{aa}a^{<t-1>}+W_{ax}x^{<t>}+b_a)at=g(a)(Waaa<…
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第四周：循环神经网络RNN
深度RNN 双向RNN 传统RNN的问题 LSTM GRU
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深度学习笔记——循环神经网络RNN/LSTM
原文来自知乎专栏NLP进阶之路，作者韦伟。以下文章是摘录了原文部分内容的学习笔记，侵删。 循环神经网络（Rerrent Neural Network) RNN是神经网络的一种，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息。其中，序列特性包括时间顺序，逻辑顺序等其他顺序。例如：I like eating apple ! / The …
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神经网络学习笔记-02-循环神经网络
本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 循环神经网络 循环神经网络适用于处理序列化信息，比如：语言翻译，语音识别等。 如果，我们要实现一个翻译功能。首先需要理解原句中每个单词的含义。这就需要根据上下文来理解。假如：原句中的每个单词，以此对应神经网络中一个隐藏层。在传统的神经网络框架中，隐藏层…
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通过keras例子理解LSTM 循环神经网络(RNN)
正文 一个强大而流行的循环神经网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM)。 它使用广泛，因为它的架构克服了困扰着所有周期性的神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题，允许创建非常大的、非常深的网络。 与其他周期性的神经网络一样，LSTM网络保持状态，在keras框架中实现这一点的细节可能会令人困惑。 在这篇文章中，您将会确切地了解到在LSTM网络中，如何在LS…
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RNN循环神经网络学习——概述
循环神经网络（Recurrent Neural NetWork,RNN）是一种将节点定向连接成环的人工神经网络，其内部状态可以展示动态时序行为。 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络最初就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上来看，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。也就是说，循环…
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循环神经网络（RNN）反向传播算法（BPTT）
循环神经网络的反向传播算法其实只是BP算法的一个简单变体而已。 首先我们先看看循环神经网络的前向传播算法： 需要注意的是，该RNN中前一时刻到当前时刻只有一个权重矩阵，该权重矩阵与时间并没有什么关系。整个前向传播算法与BP网络的前向传播算法的差别是多了一个前一时刻隐藏层的信息而已。在我们这边的前向传播算法可能与大家平时看到的会有点出入，因为这个前向传播算法将…
