循环神经网络
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自然语言处理入门之路【task11】—— 循环神经网络基础
本系列博客为跟随开源组织Datawhale学习小组的学习过程记录，任务内容及相关数据集为Datawhale开源组织搜集并无偿提供，饮水思源，特此宣传，欢迎关注Datawhale。 RNN的结构。循环神经网络的提出背景、优缺点。着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。 双向RNN LSTM、GRU的结构、提出背景、优…
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算法强化 —— 循环神经网络(RNN)
循环神经网络(RNN) 为了更好地解决序列信号问题，例如语音识别，机器翻译，情感分类，音乐发生器等，需要构建一种新的神经网络模型,RNN就是这样的序列模型 传统的神经网络模型 x<1>,x<2>,…,x<Ts>x^{<1>},x^{<2>},…,x^{<T_s>}x<1&g…
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深度学习入门笔记系列 ( 七 ) ——循环神经网络（RNN）学习笔记
1.引言 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 。于是乎 ，我们就名正言顺的引出了这篇文章的 RNN 。 2.什么是RNN RNN（Re…
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循环神经网络–LSTM（Long-Short Term Memory）与GRU（Gated Recurrent Unit ）
LSTM 为了解决 Gradient Vanish 的问题，Hochreiter&Schmidhuber 在论文“Long short-term memory, 1997”中提出了 LSTM（Long Short-Term Memory）。原始的 LSTM 只有 Input Gate、Output Gate。而咱们现在常说的 LSTM 还有 Forg…
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循环神经网络RNN的基本介绍
本博客适合那些BP网络很熟悉的读者 一 基本结构和前向传播 符号解释： 1. $c_{t}^{l}$：t时刻第l层的神经元的集合，因为$c_{t}^{l}$表示的是一层隐藏层，所以图中一个圆圈表示多个神经元。 2. $h_{t}^{l}$：第l层在t时刻的输出。因为$h_{t}^{l}$是一层隐藏层的输出，所以表示的是一个向量。 3. $L_{j}$：表示的…
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Attention和增强循环神经网络
Attention and Augmented Recurrent Neural Networks 理解长短期记忆网络 改进循环神经网络的4个方向 神经 Turing 机器有它们能够读和写的外部的记忆attention接口让循环神经网络聚焦于部分输入自适应计算时间允许每一步的计算量不同神经程序员能调用函数，在它们运行时构建程序都依靠相同的基本技巧（称为att…
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超生动图解LSTM和GRU，一文读懂循环神经网络！
作者 Michael Nguyen王小新 编译自 Towards Data Science量子位 出品 | 公众号 QbitAI AI识别你的语音、回答你的问题、帮你翻译外语，都离不开一种特殊的循环神经网络（RNN）：长短期记忆网络（Long short-term memory，LSTM）。 最近，国外有一份关于LSTM及其变种GRU（Gated Recur…
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循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)
循环神经网络的好处：建立神经网络架构很灵活。 看看上面这个图左边第一个，红色这个框是得到的一个固定大小的向量，绿色这个框处理它，然后得到一个固定大小的向量（蓝色这个框）。所以，会有一个固定大小的图像进入网络，然后输出一个固定大小的向量，输出的向量是一个class score.. 在循环神经网络中，我们可以采用不同的顺序实现，比如从输入开始或者从输出开始，或者…
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从“走路”功能到人体里面有“循环子系统”“神经子系统”是怎么推过来的
金龙 2020-2-27 17:40 我看书里第一章人肉系统的图有个疑惑，从“走路”功能到人体里面有“循环子系统”“神经子系统”，这里面是怎么推过来的，我觉得中间差距很大啊 UMLChina潘加宇 你的问题其实代表了软件开发里面一个比较典型的误解，就是很多同学不好好看书就问的，从用例这么个圈圈怎么能找出需要哪些类？ 得有用例规约啊！“走路”两个字只是对走路涉…
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斯坦福CS224n NLP课程【九】——机器翻译和高级循环神经网络LSTMs和GRUs
GRU Gated Recurrent Unit门控循环单元 先回顾之前学习的重要概念 最简单的神经网络定义 RNN 传统机器翻译： 传统的基于统计的机器学习系统是非常复杂的集合 传统的机器学习基于简单贝叶斯 后验概率等于其先验概率乘上似然 然后除以边缘概率 第一步想要翻译就要做翻译模型 但是翻译的匹配的难度很大 单词可能会一对一 一对多 还有多对多…
