循环神经网络

摘要：本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测。 本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨【百变AI秀】》，作者：eastmount。 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks，简称RN…

了解更多技术文章请点击原文链接   随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升，人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘。人工智能的背后源自于大数据、高性能的硬件与优秀的算法的支持。2016年，深度学习已成为Google搜索的热词，随着最近一两年的围棋人机大战中，阿法狗完胜世界冠军后，人们感觉到再也无法抵挡住AI的车轮的快速驶来。在2017年这一年…

1 RNN结构     RNN，循环神经网络。首先看一个简单的循环神经网络，由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成： 其中，U是输入层到隐藏层的权重矩阵，o是输出层的值，V是隐藏层到输出层的权重矩阵，权重矩阵W是隐藏层上一次的值作为下一次输入的权重。一般的循环神经网络如下图： 在这个网络中，时刻t接收到输入之后，隐藏层的值是,输出值是。从网络中可以看出，不仅取…

RNN介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30844905 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： 这时，就用到了RNN RNN结构： 举个例子： 这时，这次的（2，2）就会代替左边的(0,0)，作为下一次计算时需要考虑的value 以此类推。。。 RNN的基本概念：     LSTM： 例如：…

  主要的应用：机器翻译，自然语言处理，文本处理，语音识别, 图像描述生成 (Generating Image Descriptions), 图像问答QA….   循环神经网络（RNN）原理通俗解释 1. RNN怎么来的？ 2. RNN的网络结构及原理 3. RNN的改进1：双向RNN 4. RNN的改进2：深层双向RNN 4.1 Pyramidal R…

1）简单介绍 我们知道在机器学习领域中，传统的神经网络模型是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接的，而每层之间的节点是无连接的，它的弊端我在这里就不再赘述。我们主要介绍RNN，他为什么称为循环神经网络呢？因为它的每一个输出序列都与前面的输出序列有关。具体表现在该网络会记录前面的信息并应用到当前输出的计算中，也就是说各隐藏层之间是有连接的，它的模型如…

目录 1.写在前面 2.RNN的用途 3.序列数据 4.处理序列数据的神经网络 5.RNN的应用 1.写在前面         今天我们会来聊聊在语言分析, 序列化数据中穿梭自如的循环神经网络 RNN. RNN 是用来干什么的 ? 它和普通的神经网络有什么不同 ? 我会将会一一探讨. 2.RNN的用途         现在请你看着这个名字. 不出意外, 你应…

任务 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递归神经网络LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。针对梯度消失（LSTM等其他门控RNN）、梯度爆炸（梯度截断）的解决方案。Memory Network（自选）Text-RNN的原理。利用Text-RNN模型来…

1.RNN的引出（槽位填充问题） 槽位填充问题   槽位填充问题：如下图所示，在售票系统中需要将客户的一句话中的信息提取出来填充到对应的槽位下： 词的表示方法 1-of-N Encoding(独热编码)   在知道总共有几个词的情况下使用。 Beyond 1-of-N encoding 2.1 为独热编码增加“other”维度 2.2 Word hashin…

这周在看循环神经网络，发现一个博客，里面的推导过程极其详细，借此记录重点 详细推导 强烈介意手推一遍，虽然可能会花一点时间，但便于理清思路。 语言模型 RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的，比如，RNN可以作为语言模型来建模。 什么是语言模型？ 语言模型：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么。 语言模型可以用在语音转文本（STT）…