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输入可以通过隐藏层的输入而产生联系。

这种特性在自然语言的处理中使用较广，即当前输入预测下一个词，与上一层隐藏层的传入有关

RNN的前向传播

比如预测ot结果，即输入xt，预测下一个词的结果即为ot，

st表示的是当前隐藏层的个数，V表示将st进行np.argmax求得预测类别， 使用softmax计算损失值函数

输入的话分为两步：当前预测值得输入和上一个隐藏层的输出，通过st = f(Uxt + Wst - 1) 获得当前隐藏层的结果，进行ot的预测

RNN的反向传播

当预测结果E3进行反向传播时，先经过一个dloss/dprobs, 即损失值对softamx概率的反向求导，然后分为两步：一步是对u的求导，即dout * dx， 另外一步是

ds3/ ds2 进行求导，即dout * W， 在此之前也需要一步relu的求导， 一步一步向后传，直到传到第一个输入层

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的反向传播的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. 深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在

    1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的fe ...

  3. 深度学习原理与框架-卷积神经网络-cifar10分类(图片分类代码) 1.数据读入 2.模型构建 3.模型参数训练

    卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码 ...

  4. 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, ...

  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. 深度学习原理与框架-卷积网络细节-经典网络架构 1.AlexNet 2.VGG

    1.AlexNet是2012年最早的第一代神经网络,整个神经网络的构架是8层的网络结构.网络刚开始使用11*11获得较大的感受野,随后使用5*5和3*3做特征的提取,最后使用3个全连接层做得分值得运算 ...

  7. 深度学习原理与框架-卷积网络细节-图像分类与图像位置回归任务 1.模型加载 2.串接新的全连接层 3.使用SGD梯度对参数更新 4.模型结果测试 5.各个模型效果对比

    对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h ...

  8. 深度学习原理与框架-卷积网络细节-三代物体检测算法 1.R-CNN 2.Fast R-CNN 3.Faster R-CNN

    目标检测的选框操作:第一步:找出一些边缘信息,进行图像合并,获得少量的边框信息 1.R-CNN, 第一步:进行图像的选框,对于选出来的框,使用卷积计算其相似度,选择最相似ROI的选框,即最大值抑制RO ...

  9. 深度学习原理与框架-神经网络架构 1.神经网络构架 2.激活函数(sigmoid和relu) 3.图片预处理(减去均值和除标准差) 4.dropout(防止过拟合操作)

    神经网络构架:主要时表示神经网络的组成,即中间隐藏层的结构 对图片进行说明:我们可以看出图中的层数分布: input layer表示输入层,维度(N_num, input_dim)  N_num表示输 ...

随机推荐

  1. springboot（运行原理参考借鉴）

    什么是springboot答:Spring Boot makes it easy to create stand-alone, production-grade Spring based Applic ...

  2. Hive数据导入导出的几种方式

    一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他 ...

  3. mybatis 整合spring之mapperLocations配置的问题(转)

    以防忘记,收集一下别人的文章吧 https://www.cnblogs.com/1xin1yi/p/7373739.html 今天尝试spring整合mybatis时遇到这么一个问题,就是在配置sql ...

  4. win7颜色反转

    win7屏幕太亮,整天看电脑看的头疼 利用放大镜实现颜色反转 打开控制面板 //也可'开始'处直接输入输入放大镜进入 选择轻松访问 启用放大镜 选择设置 启用颜色反转 win+'+'增加放大镜的放大倍 ...

  5. python: 面向对象:类和对象调用类中的变量和方法

    一. 面向对象初识 我们在生活中做事都是面向过程的,前面实现一些基本逻辑功能代码也是用面向过程的语句实现的,后来学了函数,把这些功能又装到了函数里.但用面向过程的方法去写程序,只能实现一个功能,我们要 ...

  6. [UE4]点积、余弦和急停

    急停控制:

  7. linux环境下运行程序格式错误的问题，bash: ./helloworld: cannot execute binary file: Exec format error

    在编译完quecOpen的example helloworld之后,我运行此程序,结果报错,详情如下: ricks@ubuntu:~/share/project/ql-ol-sdk/ql-ol-ext ...

  8. Hash 迭代程序构造器要求字符串参数--错误解决

    报错提示: ERROR: Hash 迭代程序构造器要求字符串参数,位置: 行 56 列 23.ERROR: DATA STEP 组件对象失败.在“EXECUTION”阶段中止.NOTE: 由于出错,S ...

  9. sas 数据集导出到excel

    PROC EXPORT DATA= Loan.BOM_FILENAME_2      OUTFILE= "D:\output.xls"      DBMS=EXCEL REPLAC ...

  10. nonlocal和global

    获取变量时遵循LEGB原则,修改变量时需要global/nonlocal进行修改 global # global的使用 函数外定义了全局变量: global关键字在函数内会修改全局变量 函数外没定义全 ...