循环神经网络
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07.TensorFlow双向循环神经网络
鉴于单向循环神经网络某些情况下的不足，提出了双向循环神经网络。因为是需要能关联未来的数据，而单向循环神经网络属于关联历史数据，所以对于未来数据提出反向循环神经网络，两个方向的网络结合到一起就能关联历史与未来了。 双向循环神经网络按时刻展开的结构如下，可以看到向前和向后层共同连接着输出层，其中包含了6个共享权值，分别为输入到向前层和向后层两个权值、向前层和向后…
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过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天）
知识点归集： k折交叉验证： 过拟合和欠拟合： 模型复杂度 n_train训练样本数，n_test测试样本数 poly_features聚合特征 def semilogy定义画图函数，帮助观察训练误差和泛化误差的关系 def fit_and_plot训练的过程，训练误差和泛化误差打印出来，调用前面的绘图函数 防止过拟合：丢弃法
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循环神经网络-Recurrent neural network
1.序列数据： 自然语言 连续视频帧 股票走势 机器翻译 2.循环神经网络与传统神经网络的区别： 传统神经网络如多层感知机，每个隐藏层的节点之间是无连接的，而RNN则不然。有连接意味着…
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循环神经网络—-语音处理
首先是语言模型和序列生成。什么是语言模型呢？ 当你听到一句话的时候，例如 很明显第二个的可能性更高，如果系统能识别为第二句话就说明这是一个好的语音识别系统。语言模型就是计算两句话各自的概率。它由两部分组成：语音识别系统以及机器翻译系统。语言模型就是输入一个序列，计算这个序列中每个单词出现的概率。 如何得到一个语言模型呢？ –首先需要一个语料…
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双向、深层循环神经网络
双向RNN可以让某一单元的输出不仅可以考虑之前的信息，也可以考虑后面时间步的信息。前向传播分为从左向右，从右向左两部分，这样，隐藏层神经元会产生两个激活值，均对输出有影响。 对很多NLP问题，双向带有LSTM的RNN用的最多。缺点是必须获取整个序列才能获得输出。 如果要学习复杂的函数，需要将更多层堆叠起来构建更深的模型。a[l]<t>,l表示l层…
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RNN循环神经网络相关知识
循环神经网络是啥循环神经网络种类繁多，我们先从最简单的基本循环神经网络开始吧。 基本循环神经网络下图是一个简单的循环神经网络如，它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成： 纳尼？！相信第一次看到这个玩意的读者内心和我一样是崩溃的。因为循环神经网络实在是太难画出来了，网上所有大神们都不得不用了这种抽象艺术手法。不过，静下心来仔细看看的话，其实也是很好理解的。如果…
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循环神经网络（RNN）简易教程
作者|Renu Khandelwal编译|VK来源|Medium 我们从以下问题开始 循环神经网络能解决人工神经网络和卷积神经网络存在的问题。 在哪里可以使用RNN？ RNN是什么以及它是如何工作的？ 挑战RNN的消梯度失和梯度爆炸 LSTM和GRU如何解决这些挑战 假设我们正在写一条信息“Let’s meet for___”，我们需要预测下一个单词是什么。…
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TensorFlow 循环神经网络RNN
1.RNN 现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如股票随时间的变化，小明说：我喜欢旅游，其中最喜欢的地方是云南，每当放假时我经常去______旅游.这里填空，人应该都知道是填“云南”。因为我们是根据上下文的内容推断出来的，但机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记…
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NLP《语言模型（三）– 基于循环神经网络的RNNLM语言模型》
RNNLM，鉴于RNN天生的结构就存在有长期依赖，特别适合于序列的数据，解决了NNLM的不能获得长期依赖的问题（窗口固定导致），RNNLM还能通过BiRNN获得任意上下文的依赖。下面我们学习。本文仅仅学习理论知识，操作实践留给后面的博文。 一：RNNLM 是一个根据上下文，预测下一个词语概率的模型。 这个模型更加贴近于语言模型的定义，得到语言模型中每个因数参…
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循环神经网络lstm代码实现（07-3） – wsg_blog
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets(“MNIST_data/”,one_hot=True) #输入的图片是28*28 n_inputs=28 #输入…
