原文：http://yangguang2009.github.io/2016/12/18/deeplearning/recurrent-neural-networks-for-deep-learning/

由于平时接触大都是图像处理，因此对于CNN比较熟悉，但是对于RNN（主要用于时序信号处理），却一直很不理解，也看过很多博客讲解，却一直没有弄明白，上面链接中的讲解很不错，贴一些图在这里：

如上，以前一直不理解那个环，看了上面的图就理解了。其实环代表的是在t-1时刻的状态s(t-1)再次的对y(t)的输出做出贡献。展开之后就是下面的结构，注意其中的UWV都是共用的。

LSTM讲解博客：

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

RNN 网络的更多相关文章

  1. 第二十节，使用RNN网络拟合回声信号序列

    这一节使用TensorFlow中的函数搭建一个简单的RNN网络,使用一串随机的模拟数据作为原始信号,让RNN网络来拟合其对应的回声信号. 样本数据为一串随机的由0,1组成的数字,将其当成发射出去的一串 ...

  2. 深度学习原理与框架-递归神经网络-RNN_exmaple(代码) 1.rnn.BasicLSTMCell(构造基本网络) 2.tf.nn.dynamic_rnn(执行rnn网络) 3.tf.expand_dim(增加输入数据的维度) 4.tf.tile(在某个维度上按照倍数进行平铺迭代) 5.tf.squeeze(去除维度上为1的维度)

    1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, ...

  3. 深度学习原理与框架-递归神经网络-RNN网络基本框架(代码?) 1.rnn.LSTMCell(生成单层LSTM) 2.rnn.DropoutWrapper(对rnn进行dropout操作) 3.tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(堆叠多层LSTM) 4.mlstm_cell.zero_state(state初始化) 5.mlstm_cell(进行LSTM求解)

    问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建 ...

  4. 使用tensorflow 构建rnn网络

    使用tensorflow实现了简单的rnn网络用来学习加法运算. tensorflow 版本:1.1 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib i ...

  5. 深度学习原理与框架-RNN网络框架-LSTM框架 1.控制门单元 2.遗忘门单元 3.记忆门单元 4.控制门单元更新 5.输出门单元 6.LSTM网络结构

    LSTM网络是有LSTM每个单元所串接而成的, 从下面可以看出RNN与LSTM网络的差异, LSTM主要有控制门单元和输出门单元组成 控制门单元又是由遗忘门单元和记忆门单元的加和组成. 1.控制门单元 ...

  6. RNN网络【转】

    本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212896 简单的Char RNN生成文本 Sherlock I want to create some new thing ...

  7. 深度学习原理与框架-RNN网络架构-RNN网络 1.RNN的前向传播 2.RNN的反向传播

    对于神经网络而言,每一个样本的输入与输入直接都是独立的,即预测的结果之间并没有联系 而对于RNN而言:不仅仅是有当前的输入,而且上一层的隐藏层也将进行输入,用于进行结果的预测.因此每一个输入都与之前的 ...

  8. 简单的RNN和BP多层网络之间的区别

    先来个简单的多层网络 RNN的原理和出现的原因,解决什么场景的什么问题 关于RNN出现的原因,RNN详细的原理,已经有很多博文讲解的非常棒了. 如下: http://ai.51cto.com/art/ ...

  9. lecture7-序列模型及递归神经网络RNN

    Hinton 第七课 .这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种,是不一样的,前者指的是一种人工神经网络,后者指的是 ...

随机推荐

  1. fresco xml配置属性不起作用

    在xml中配置加载等待图标,不起作用. 正确的如下: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <Line ...

  2. Java知多少（8）类库及其组织结构

    Java 官方为开发者提供了很多功能强大的类,这些类被分别放在各个包中,随JDK一起发布,称为Java类库或Java API. API(Application Programming Interfac ...

  3. R语言使用RMySQL连接及读写Mysql数据库

    简单说下安装过程,一般不会有问题,重点是RMySQL的使用方式. 系统环境说明 Redhat系统:Linux 460-42.6.32-431.29.2.el6.x86_64 系统编码:LANG=zh_ ...

  4. Linux 目录结构_004

    前言 Linux文件系统层次标准,英文全称Filesystem Hierarchy Standard,英文简称FHS. 由于利用Linux来开发产品的团队和个人实在太多了,如果每个人都以自己的想法来配 ...

  5. nginx-启动gzip、虚拟主机、请求转发、负载均衡

    一.启用gzip 1     gzip  on; 2     gzip_min_length 1k; 3     gzip_buffers 4 16k; 4     gzip_http_version ...

  6. easyui 表格底部加合计

    function setTotal() { var userid = $("#hd_buildUser").val(); $("#totalSum").data ...

  7. MTK 隐藏底部状态栏

    步骤: 源码/frameworks/base/policy/src/com/android/internal/policy/impl目录下修改PhoneWindowManager.java文件. 修改 ...

  8. 隐藏响应的server,X-Powered-By

    隐藏X-Powered-By 修改 php.ini 文件 设置 expose_php = Off apache 隐藏 server 修改httpd.conf 设置 ServerSignature Of ...

  9. 网络通信协议八之（传输层）TCP协议详解

    传输层协议 分段是为了提高传输效率,封装是指给每个数据段添加一个编号 端到端的传输是逻辑上的端到端,并不是真正意义上的发送方某层与接收方某层之间的传输 IP协议只是保证数据报文发送到目的地,为主机之间 ...

  10. Android最全开发资源（申明：来源于网络）

    Android最全开发资源(申明:来源于网络) 地址:http://www.jianshu.com/p/0c36302e0ed0?ref=myread