RNN 一对一

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https://blog.csdn.net/owenfy/article/details/80022586…

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网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM). 它使用广泛,因为它的架构克服了困扰着所有周期性的神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题,允许创建非常大的.非常深的网络. 与其他周期性的神经网络一样,LSTM网络保持状态,在keras框架中实现这一点的细节可能会令人困惑. 在这篇文章中,您将会确切地了解…

RNN，LSTM中如何使用TimeDistributed包装层，代码示例

本文介绍了LSTM网络中的TimeDistributed包装层,代码演示了具有TimeDistributed层的LSTM网络配置方法. 演示了一对一,多对一,多对多,三种不同的预测方法如何配置. 在对多对一预测中用了不配置TimeDistributed的方法,在多对多预测中使用了TimeDistributed层. 对代码的解析在代码注释中源码地址: https://github.com/yangwohenmai/LSTM/tree/master/%E9%95%BF%E7%9F%AD%E6%9C…

循环神经网络-RNN进阶

这部分许多内容要类比CNN来进行理解和解释,所以需要对CNN比较熟悉. RNN的特点 1. 权值共享 CNN权值共享,RNN也有权值共享,在入门篇可以看到RNN结构图中,权重使用的是同样的字母为什么要权值共享 a. 减少weight,减少计算量,这点其实比较好理解. 试想10X10的输入,全连接隐藏层如果是1000个神经元,那就有100000个weight要计算: 如果是卷积神经网络,5X5的感受视野,只要25个weight.即使100个卷积核,才2500,不严谨,反正很少就对了. b. 参考…

吴恩达《深度学习》第五门课（1）循环序列模型（RNN）

1.1为什么选择序列模型 (1)序列模型广泛应用于语音识别,音乐生成,情感分析,DNA序列分析,机器翻译,视频行为识别,命名实体识别等众多领域. (2)上面那些问题可以看成使用(x,y)作为训练集的监督学习,但是输入与输出的对应关系有非常多的组合,比如一对一,多对多,一对多,多对一,多对多(个数不同)等情况来针对不同的应用. 1.2数学符号 (1)x(i)<t>前面的i表示第i个训练样本,t表示某个序列样本中索引位置,如下面的一句话是一个样本,“and”的索引是3,序列的长度用Tx表示,下面句…

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,许多系统的输出不仅依赖于当前输入,还与过去一段时间内系统的输出有关,即需要网络保留一定的记忆功能,这就给前馈神经网络提出了巨大的挑战.除此之外,前馈神经网络难以处理时序数据,比如视频.语音等,因为时序数据的序列长度一般是不固定的,而前馈神经网络要求输入.输出的维度都是固定的,不能任意改变.出于这两…

问题记录：EntityFramework 一对一关系映射

EntityFramework 一对一关系映射有很多种,比如主键作为关联,配置比较简单,示例代码: public class Teacher { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public virtual Student Student { get; set; } } public class Student { public int Id { get; set; } public string Name…

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