循环神经网络

5.1 循环神经网络（时间序列） 循环神经网络（RNN）用于建模带有时间关系的数据。它的架构是这样的。 在最基本的 RNN 中，单元（方框）中的操作和全连接层没什么区别，都是线性变换和**。它完全可以看做多个全连接层的横向扩展。 但是操作数量多了之后，就会有梯度消失和爆炸的问题，于是人们改良了 RNN 单元，添加了精巧的结构来避免这样问题。这是 RNN 的几…

本节内容介绍如何使用RNN训练语言模型，计算一段文本存在的概率，并生成新的风格化文本序列。 2. 语言模型（Language model） 通过语言模型，我们可以计算某个特定句子出现的概率是多少，或者说该句子属于真实句子的概率是多少。正式点讲，一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率。 2.1 Language modelling with an RNN R…

7.循环神经网络(RNN) 基础详解 7.1 RNN(recurrent neural network)原理 7.1.1 RNN为序列数据而生 词序其实是很重要的 中文中，这样的例子也很多。“怎么样投资白银”vs“白银投资怎么样”；“北京到上海的机票”vs“上海到北京的机票”。 设计RNNs的目的，就是处理序列数据。 在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含…

1 !pip install tushare 2 import tushare as ts 3 import numpy as np 4 import tensorflow as tf 5 from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, LSTM 6 import matplotlib.pyplot a…

问题1：什么是LSTM RNN？ LSTM(Long Short-Term Memory）——意思是长短期记忆，LSTM RNN即长短期记忆的循环神经网络。 问题2：传统RNN有什么弊端？ 传统的循环神经网络（RNN）是有弊端的——无法进行长久记忆！ 我们知道，循环神经网络是需要有记忆功能的。之前说到的都是短期记忆，为什么RNN无法进行长久记忆呢？看下图： …

先说DNN，从结构上来说他和传统意义上的NN（神经网络）没什么区别，但是神经网络发展时遇到了一些瓶颈问题。一开始的神经元不能表示异或运算，科学家通过增加网络层数，增加隐藏层可以表达。并发现神经网络的层数直接决定了它对现实的表达能力。但是随着层数的增加会出现局部函数越来越容易出现局部最优解的现象，用数据训练深层网络有时候还不如浅层网络，并会出现梯度消失的问题。…

循环神经网络基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量HHH，用HtH_{t}Ht​表示HHH在时间步ttt的值。HtH_{t}Ht​的计算基于XtX_{t}Xt​和Ht−1H_{t-1}Ht−1​，可以认为HtH_{t}Ht​记录了到当前字符为止的序列信息，利用HtH_{t}Ht​对序列的下一个字符进行预测。假设Xt…

参考伯禹学习平台《动手学深度》课程内容内容撰写的学习笔记原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV感谢伯禹平台给我们提供一次免费学习的机会！！ 过拟合、欠拟合及其解决方案 1.过拟合、欠拟合的概念 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（…

前言 前面介绍的是循环神经网络， 这篇文章介绍的是长短记忆网络。 问题 标准循环网络的记忆差     转换矩阵必然削弱信号     需要一种可以在多个步骤中保持一些维度不变的结构 这个算是循环神经网络的一个升级，解决了循环神经网络致命的问题，梯度消失问题，对长距离会记不住信息。如何解决这两个问题，往下看。 通过内部更新机制，引入了三个门，通过这些门，怎么记住…