循环神经网络(Recurrent Neural NetWork,RNN)是一种将节点定向连接成环的人工神经网络,其内部状态可以展示动态时序行为. 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络最初就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上来看,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出.也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的,隐藏层的输入不仅包含输入层的输出,还包括上一时刻隐藏层的输出. 如图为典型的RNN结构示意图.RNN主体结构的…

1. RNN循环神经网络 1.1 结构 循环神经网络(recurrent neural network,RNN)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络.RNN的主要用途是处理和预测序列数据.全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中,网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层,层与层之间是全连接或部分连接的,但每层之间的节点是无连接的. 图 11 RNN-rolled 如图 11所示是一个典型的循环神经网络.对于循环神经网络,一个非常重要的概念就是时刻.循环神经网…

https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?修改 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心   个人觉得CNN.RNN和DNN不能放在一起比较.DNN是一个大类,CNN是一个典型的空间上深度的神经网络,RNN是在…

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体…

http://cs231n.github.io/neural-networks-1 https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ Applied Deep Learning - Part 1: Artificial Neural Ne…

CNN 卷积神经网络 卷积 池化 https://www.cnblogs.com/peng8098/p/nlp_16.html 中有介绍 以数据集MNIST构建一个卷积神经网路 from keras.layers import Dense,Activation,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten from keras.models import Model,Sequential from keras.datasets import mnist from keras.utils…

关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导 本文是对 RNN 循环神经网络中的每一个神经元进行反向传播求导的数学推导过程,下面还使用 PyTorch 对导数公式进行编程求证. RNN 神经网络架构 一个普通的 RNN 神经网络如下图所示: 其中 \(x^{\langle t \rangle}\) 表示某一个输入数据在 \(t\) 时刻的输入:\(a^{\langle t \rangle}\) 表示神经网络在 \(t\) 时刻时的hidden state,也就是要传送到 \(t+1\) 时刻的值:\…

 自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1  RNN循环神经网络(recurrent neural network) 1.1.1          RNN简介 RNN循环神经网络会循环的加入上一时刻的状态作为输入,得出下一时刻的输出.解决的是具有时序关联性的问题,例如股票趋势预测,需要上一时刻的股票价格输入作为下一时刻的输出,又比如输入预测,当你输入I am s…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程,QQ:231469242) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50763648 1.…

本文转载修改自:知乎-科言君 感知机(perceptron) 神经网络技术起源于上世纪五.六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层.输出层和一个隐含层.输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果.早期感知机的推动者是Rosenblatt.但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力(比如最为典型的"异或"操作). 随着数学的发展,这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart.Williams…

http://c.biancheng.net/view/1950.html 本节将介绍如何利用 RNN 预测未来的比特币价格. 核心思想是过去观察到的价格时间序列为未来价格提供了一个很好的预估器.给定时间间隔的比特币值通过https://www.coindesk.com/api/的 API 下载,以下是 API 文档的一部分: 经 MIT 授权许可,本节将使用https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction中的代码.…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! [前言]:在前面的内容里,我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程,这一小节里,我们将用TensorFlow实现简单的RNN,并且用来解决时序数据的预测问题,看一看RNN究竟能达到什么样的效果,具体又是如何实现的. 在这个演示项目里,我们使用随机生成的方式生成一个数据集(由0和1组成的二进制序列),然后人为的增加一些数据间的关系.最后我们把这个数据集放进RNN里,让RNN去…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 前言 RNN知识结构 简单循环神经网络 RNN的基本结构 RNN的运算过程和参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关.然而在解决很多实际问题的时候我们发现,现实问题中存在着很多序列型的数据,例如文本.语音以及视频等.这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的,既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外,还与之前某…

一.RNN简介 1.)什么是RNN? RNN是一种特殊的神经网络结构,考虑前一时刻的输入,且赋予了网络对前面的内容的一种'记忆'功能. 2.)RNN可以解决什么问题? 时间先后顺序的问题都可以使用RNN来解决,比如:音乐,翻译,造句,语音识别,视频图像预测,语言处理等等,后来经过变种甚至可以达到CNN的作用 具体例子1 Car which.............,() ..........使用RNN可以预测括号里面的内容应该为 is/was. 2 学习莎士比亚写的诗词,然后进行模仿 3 你想为…

之前我们学习过用CNN(卷积神经网络)来识别手写字,在CNN中是把图片看成了二维矩阵,然后在二维矩阵中堆叠高度值来进行识别. 而在RNN中增添了时间的维度,因为我们会发现有些图片或者语言或语音等会在时间轴上慢慢展开,有点类似我们大脑认识事物时会有相关的短期记忆. 这次我们使用RNN来识别手写数字. 首先导入数据并定义各种RNN的参数: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dat…

1.为什么还会有RNN? CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此, RNN就应运而生了 2.什么是RNN? RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前…

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重要,例如自然语言处理.语音识别.手写体识别等应用. 循环神经网络RNN包含循环的网络,可以记录信息的持久化信息,特别适合应用在跟时间序列相关的场合. RNN之父Jürgen Schmidhuber Jürgen Schmidhuber 是瑞士人工智能实验室 IDSIA 的科学事务主管,同时任教于卢…

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]>,作者:eastmount. 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.假设有一组数据data0.data1.data2.data3,使用同一个神经网络预测它们,得到对应的结果.如果数据之间是有关系的,比如…

#RNN 循环神经网络 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.set_random_seed(1) # set random seed # 导入数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # hyperparameters lr = 0.001 # learning rate t…

1. 什么是RNN 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network) 1.1 RNN的应用 文本生成(生成序列) 机器翻译 看图说话 文本(情感)分析 智能客服 聊天机器人 语音识别 搜索引擎 个性化推荐 1.2 为什么有了CNN,还要RNN? 传统神经网络(包括CNN),输入和输出都…

循环神经网络与LSTM网络 循环神经网络RNN 循环神经网络广泛地应用在序列数据上面,如自然语言,语音和其他的序列数据上.序列数据是有很强的次序关系,比如自然语言.通过深度学习关于序列数据的算法要比两年前的算法有了很大的提升.由此诞生了很多有趣的应用,比如语音识别,音乐合成,聊天机器人,机器翻译,自然语言理解和其他的一些应用. 符号说明: 上标[l]: 表示第层,例如,例如是第四层的激活元.和是层参数 上标(i):表示第i个样本,例如表示第训练样本输入 上标<t>:表示第个时间戳,例如是输入x…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 门控循环神经网络简介 长短期记忆网络(LSTM) 门控制循环单元(GRU) TensorFlow实现LSTM和GRU 参考文献 一.门控循环神经网络 门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整,加入了门控机制,用来控制神经网络中信息的传递.门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留,有多少需要丢弃,新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等.这…

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分类.它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出,然后不断地重复这个过程.后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训练得到网络的权重.RNN比CNN更加彻底的是,CNN通过卷积运算共享权重从而减少计算量,而RNN…

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L…

转自 http://blog.csdn.net/xingzhedai/article/details/53144126 更多参考:http://blog.csdn.net/mafeiyu80/article/details/51446558 http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/70225998 http://kubicode.me/2017/05/15/Deep%20Learning/Understanding-about-RNN/ RNN…

前言 多方寻找视频于博客.学习笔记,依然不能完全熟悉RNN,因此决定还是回到书本(<神经网络与深度学习>第六章),一点点把啃下来,因为这一章对于整个NLP学习十分重要,我想打好基础. 当然,依然感谢这个视频对我理解RNN的帮助,链接在此: https://www.bilibili.com/video/BV1z5411f7Bm?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 循环神经网络 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)…

基于循环神经网络(RNN)的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术,基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统,系统将由以下几个部分构成:制作问答聊天数据集.RNN神经网络搭建.seq2seq模型训练.智能聊天.经过实验,确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应,且回复可以模仿朋友的语气风格. 关键词: RNN神经网络: seq2seq模型: 聊天机器人:TensorFlow: 一.设计目标 1.掌握聊天机器人系统原理: 2.掌握循环神经网络(RNN)原理: 3.掌握循环神经…

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-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Proce…

目录 1 什么是RNNs 2 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 Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 4.1 Simple RNNsSRNs2 4.2 Bidirectional RNNs3 4.3 DeepB…