循环神经网络

Recurrent Neural Network(RNN) – 循环神经网络（part 1) 1 从一个例子说起 假设要做一个智能客服系统或者智能订票系统之类的，需要用到一个叫做 Slot Filling 的技术，举个例子，如果做一个人对智能订票系统说 ”I would like to arrive Taipei on November 2nd“。那么你的系…

在Uber系统内，事件预测使我们能够根据预期用户需求来提高我们的服务质量。最终目标是准确地预测出在预定的时间内Uber将会在何处，何时以及收到多少次的乘车请求。 一般来说，极端事件——诸如假期、音乐会、恶劣天气和体育赛事等高峰旅行时间，只会提高工作规划预测的重要性。在极端事件期间计算需求时间序列预测(demand time series forecastin…

第7章 循环神经网络 1.前馈神经网络总是单向的，从输入层到低级隐层，再从低级隐藏层到高级隐藏层，最后再到输出层。但不管网络有多少层，都是一层一层地前向输出。但这其实是有问题的，因为这种前馈结构需要假设数据是独立同分布，但现实中有很多复杂的数据都不满足这个条件，例如音频数据、视频数据及自然语言数据等。 2.当我们将一篇英文文本翻译成中文文本时，句子之间，段落…

深度学习（十六）循环神经网络 4（BiDirectional RNN， Highway network， Grid-LSTM） RNN处理时间序列数据的时候，不仅可以正序，也可以正序+逆序（双向）。下面显示的RNN模型，不仅仅是simple RNN，可以是LSTM，或者GRU 1 BiDirectional RNN 当然，RNN的层数也不仅仅是一层 2. H…

深度学习（五）~基于门控的循环神经网络 基于门控的循环神经网络 1. 长短期记忆神经网络(LSTM) 1. RNN vs LSTM 2. LSTM工作机制 (1).【LSTM前向传播】 (2).【LSTM反向传播】 2. 门控循环单元网络(GRU) 1. GRU工作机制 基于门控的循环神经网络 1. 长短期记忆神经网络(LSTM) 1. RNN vs LST…

深层循环神经网络 (Deep RNNs) 目前你学到的不同RNN的版本，每一个都可以独当一面。但是要学习非常复杂的函数，通常我们会把RNN的多个层堆叠在一起构建更深的模型。这节视频里我们会学到如何构建这些更深的RNN。 一个标准的神经网络，首先是输入，然后堆叠上隐含层，所以这里应该有**值，比如说第一层是，接着堆叠上下一层，**值，可以再加一层，然后得到预测…

循环神经网络 目录 循环神经网络 引言 循环神经网络 循环结构* RNN 结构* 双向循环神经网络 深度循环神经网络 穿越时间的反向传播算法 反向传播算法* 一. 一个乘积: 二. 二个假设: 三: 三个步骤: 四: 四个基本方程**: BPTT** 总结 参考方献: 引言 上几节讲了一些时间序列的基本概念, 大家总感觉不那么的’智能’, 与现在的人工智能的…

高级神经网络结构——循环神经网络RNN 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, 不然就串味了…

循环神经网络(二)-极其详细的推导BPTT 首先明确一下，本文需要对RNN有一定的了解，而且本文只针对标准的网络结构，旨在彻底搞清楚反向传播和BPTT。   反向传播形象描述 什么是反向传播？传播的是什么？传播的是误差，根据误差进行调整。 举个例子：你去买苹果，你说，老板，来20块钱苹果（目标，真实值），老板开始往袋子里装苹果，感觉差不多了（预测），放称上一…

本文转载自:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 在前面的文章系列文章中，我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一…