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....

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 RNN
5. RNN的训练-BPTT
6. RNN与CNN的结合应用：看图说话
7. RNN项目练手

  • 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍

本系列将实现一个基于循环神经网络的语言模型(recurrent neural network based language model)。该实现包含两个方面：一是能够得到任意语句在现实中成立的得分，其提供了判断语法与语义的正确性的度量方式。该模型是机器翻译中的典型应用。二是模型能够产生新的文本，这是一个非常棒的应用。比如，对莎士比亚的文章进行训练，能够产生一个新的类似莎士比亚的文本，目前，这个有趣的想法已经被Andrew Karpathy基于RNNs的字符级别的语言模型实现了。

  1. Word2Vec Tutorial—The Skip-Gram Model
  2. Word Embedding Explained and Visualized
  3. Vector Representation of Words

hello-循环神经网络（RNN）原理的更多相关文章

  1. 循环神经网络RNN原理

    一.循环神经网络简介 循环神经网络,英文全称:Recurrent Neural Network,或简单记为RNN.需要注意的是,递归神经网络(Recursive Neural Network)的简写也 ...

  2. 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍（转载）

    循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neur ...

  3. 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍

    原文地址: http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251# 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Netw ...

  4. 通过keras例子理解LSTM 循环神经网络(RNN)

    博文的翻译和实践: Understanding Stateful LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 正文 一个强大而流行的循环神经 ...

  5. 循环神经网络RNN及LSTM

    一.循环神经网络RNN RNN综述 https://juejin.im/entry/5b97e36cf265da0aa81be239 RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数?  htt ...

  6. 深度学习之循环神经网络RNN概述，双向LSTM实现字符识别

    深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和 ...

  7. 循环神经网络RNN模型和长短时记忆系统LSTM

    传统DNN或者CNN无法对时间序列上的变化进行建模,即当前的预测只跟当前的输入样本相关,无法建立在时间或者先后顺序上出现在当前样本之前或者之后的样本之间的联系.实际的很多场景中,样本出现的时间顺序非常 ...

  8. 从网络架构方面简析循环神经网络RNN

    一.前言 1.1 诞生原因 在普通的前馈神经网络(如多层感知机MLP,卷积神经网络CNN)中,每次的输入都是独立的,即网络的输出依赖且仅依赖于当前输入,与过去一段时间内网络的输出无关.但是在现实生活中 ...

  9. 用纯Python实现循环神经网络RNN向前传播过程(吴恩达DeepLearning.ai作业)

    Google TensorFlow程序员点赞的文章!   前言 目录: - 向量表示以及它的维度 - rnn cell - rnn 向前传播 重点关注: - 如何把数据向量化的,它们的维度是怎么来的 ...

  10. 循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

    在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系.今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Rec ...

随机推荐

  1. Django+Nginx+uwsgi搭建自己的博客（四）

    由于在上篇博文中仍然介绍了相当多的后端部分,导致原定于上篇介绍的前端部分“跳票”到了这篇.在此篇博文中,我将会介绍Users App和主页的前端部分,从而形成我们博客的一个雏形. 在前端部分,我们主要 ...

  2. Markdown 实现首行缩进

    把输入法由半角改为全角. 两次空格之后就能够有两个汉字的缩进. 在开头的时候,先输入这个,然后紧跟着输入文本即可.分号也不要掉.        

  3. Linux命令之usermod

    usermod [选项] 登录名 usermod修改用户基本信息. (1).常用选项 -d,--home HOME_DIR 用户的新主目录 -g,--gid GROUP 强制GROUP为新主组 -G, ...

  4. luoguP4206 [NOI2005]聪聪与可可 期望概率DP

    首先,分析一下这个猫和鼠 猫每局都可以追老鼠一步或者两步,但是除了最后的一步,肯定走两步快些.... 既然猫走的步数总是比老鼠多,那么它们的距离在逐渐缩小(如果这题只能走一步反而不能做了...) 猫不 ...

  5. BZOJ 3998: [TJOI2015]弦论 后缀自动机 后缀自动机求第k小子串

    http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3998 后缀自动机应用的一个模板?需要对len进行一个排序之后再统计每个出现的数量,维护的是以该字符串 ...

  6. 【最小表示法】BZOJ2176-Strange string(unsigned char!!!)

    [题目大意] 给定一个字符串S = {S1, S2, S3 … Sn}, 如果在串SS中, 子串T(|T| = n)为所有长度为n的SS的字串中最小的(字符串的比较), 则称T为”奇怪的字串”. 你的 ...

  7. Codeforces Beta Round #9 (Div. 2 Only) E. Interesting Graph and Apples 构造题

    E. Interesting Graph and Apples 题目连接: http://www.codeforces.com/contest/9/problem/E Description Hexa ...

  8. hust 1385 islands 并查集+搜索

    islands Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/problem/show/1385 Descri ...

  9. ECMAScript5严格模式

    ECMAScript5引入了严格模式(strict mode)的概念,IE10+开始支持.严格模式为JavaScript定义了一种不同的解析和执行模型,在严格模式下,ECMAScript3中的一些不确 ...

  10. shell 快速移动，快捷操作

    ctr+h 往后删除一字符 ctr+d 往前删除一字符 ctr+b 光标往前 ctr+f 往后ctr+u 删除到最前 ctr+K删除到最后ctr+a 光标到最前 ctr+e 光标到最后ctr+p 往上 ...