循环神经网络

 本系列文章是对《Python深度学习》这本书阅读过程中，提炼出来的读书笔记。 《Python深度学习》这本书的作者是Keras之父，也是Tensorflow框架的贡献者，本书的特点是，作者从一个编程学习者的角度来描述机器学习，而不是堆上来复杂的数学公式和函数变换。所有的数学理论或者公式，都用程序的方式描述出来，对于没有数学功底的开发者来说是一个很大的福利。…

本文以最简单的RNNs模型为例：Elman循环神经网络，讲述循环神经网络的工作原理，即便是你没有太多循环神经网络（RNNs）的基础知识，也可以很容易的理解。为了让你更好的理解RNNs，我们使用Pytorch张量包和autograd库从头开始构建Elman循环神经网络。该文中完整代码在Github上是可实现的。 在这里，假设你对前馈神经网络略有了解。Pytor…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22107715 译者注：经知友推荐，将The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks一文翻译作为CS231n课程无RNN和LSTM笔记的补充，感谢 @堃堃 的校对。 目录 循环神经网络 字母级别的语言模型 RNN的乐趣 Paul…

神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下： 将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？ 为什么需要RNN（循环神经网络） 他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后…

1. 循环神经网络 在介绍循环神经网络之前，我们先考虑一个大家阅读文章的场景。一般在阅读一个句子时，我们是一个字或是一个词的阅读，而在阅读的同时，我们能够记住前几个词或是前几句的内容。这样我们便能理解整个句子或是段落所表达的内容。循环神经网络便是采用的与此同样的原理。 循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）与其他如全连接神经…

主要是处理序列数据时用到的方法。 其对应的模型为： 其对应的函数方法为：   其运算过程，主要是上一个节点的运算结果与本节点的输入值加权求和，经过一个**函数，形成输出值。 RNN在使用过程中会形成相应的变种： 第一种：双向RNN，即RNN在运算的过程中会记录网络的返回值。   每个节点在计算最终输出结果时有四部分组成： Ø  正向上一个节点的计算结果、正向…

第8讲 循环神经网络II–长程依赖问题–长短期记忆网络（LSTM）–门控循环神经网络（GRU）–深层循环神经网络–实验④（循环神经网络实验）布置 文章目录 RNN的长时依赖问题 长短时记忆网络（LSTM） 深入了解LSTM结构 具体原理 GRU GRU结构 更新记忆阶段 LSTM和GRU的联系 RNN的作业布置 参考文献 RNN的长时依赖问题 首先回顾一下上…

一.欠拟合和过拟合 1.1训练误差与泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。 1.2 模型选择1.2.1 验证数据集从严格意义…

深度学习-41: 深度循环神经网络(Recurrent NN, RNN) 深度学习原理与实践(开源图书)-总目录 在图像分类和目标识别领域，基于前馈神经网络的深度学习模型表现优异，但是在语音识别和自然语音处理领域深度学习模型水土不服，时间序列数据存在时间关联性和整体逻辑特性。深度学习模型无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，故而无法处理时间序列数据…

前言：我们前面将的各种循环神经网络的实现都是固定的时间步长的，即timesteps的长度是固定的，但是在实际问题中，这个往往是不固定的，为什么呢？因为文本数据在处理的时候，由于各样本的长度并不一样，有的句子长有的句子短 这就导致在timesteps上面是维度不固定的，这种数据该如何处理呢？这就是本文要说的重点了。 目录 一、大胆尝试，直接填充0行不行？ 二、…