循环神经网络

1.循环神经网络的前向传播 1.1RNN单元 向量化m个样本，x<t>的维度为(nx,m)，a<t>的维度为(na,m) 1 import numpy as np 2 from rnn_utils import * 3 4 #单步前向传播 5 def rnn_cell_forward(xt, a_prev, parameters): …

学习地址：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/jupyter/jfPMOih2z9274kEy4id1j 一、过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 训练误差（training error）：指模型在训练数据集上表现出的误差， 泛化误差（generalization error…

CNN与RNN本质的不同就是所基于的假设不同，由于核心假设的不同，导致实现方式的差异。 CNN 首先理解什么叫做卷积，或者说为什么要翻译为卷积神经网络。 卷积的定义：https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%B7%E7%A7%AF/9411006?fr=aladdin 简单来说，卷积就是两个相对运动的几何图形，在相交到相离之间，…

概要 本文科普性质偏多，主要讲一下神经网络中一些常见的概念，如果是完全不懂的小白也可以阅读。 本文参考：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/51812459https://zhuanlan.zhihu.com/p/33841176https://blog.csdn.net/v_JULY_v/artic…

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.3循环神经网络模型 为什么不使用标准的神经网络 假如将九个单词组成的序列作为输入，通过普通的神经网网络输出输出序列， 在不同的例子中输入数据和输出数据具有不同的长度，即每个数据不会有一样的长度 也许每个语句都有最大长度，能够通过Padding 的方式填充数据，但总体来说不是一个好…

目录   一、RNN基础 1. 1 RNN的结构 1.2 循环神经网络的提出背景 1.3 BPTT算法 二、双向RNN 三、 递归神经网络 四、LSTM、GRU的结构 4.1 LSTM  4.2 GRU（ Gated Recurrent Unit，LSTM变体） 五、针对梯度消失（LSTM等其他门控RNN） 六、 Memory Network 七、 Text…

目录1 什么是RNNs2 RNNs能干什么　　2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text　　2.2 机器翻译Machine Translation　　2.3 语音识别Speech Recognition　　2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions3 如何训练RN…

序列模型（5）—–双向神经网络（BRNN）和深层循环神经网络（Deep RNN） 一、双向循环神经网络BRNN 采用BRNN原因： 双向RNN，即可以从过去的时间点获取记忆，又可以从未来的时间点获取信息。为什么要获取未来的信息呢？ 判断下面句子中Teddy是否是人名，如果只从前面两个词是无法得知Teddy是否是人名，如果能有后面的信息就很好判断了，这就…

       卷积神经网络，本质也是一种BP神经网络，但是采用了一些手段和技巧对抗梯度消失，卷积神经网络特别适用用于图像处理。 详细参考下面的文章，已经写的很好。 http://www.cnblogs.com/nsnow/p/4562308.html 这里我们讲一个详细的例子：  输入层 32*32.C1层: 5*5的卷积，使用6个卷积核。也就是六套权重。总…

1.算法概述 　　2.算法要点与推导 　　3.算法特性及优缺点 　　4.注意事项 　　5.实现和具体例子 　　6.适用场合 摘要： 　　1.算法概述 　　2.算法要点与推导 　　3.算法特性及优缺点 　　4.注意事项 　　5.实现和具体例子 　　6.适用场合 内容： 　　1.算法概述 　　长短期记忆网络（Long Short Term Memory netw…