自然语言处理和图像处理不同,作为人类抽象出来的高级表达形式,它和图像.声音不同,图像和声音十分直觉,比如图像的像素的颜色表达可以直接量化成数字输入到神经网络中,当然如果是经过压缩的格式jpeg等必须还要经过一个解码的过程才能变成像素的高阶矩阵的形式,而自然语言则不同,自然语言和数字之间没有那么直接的相关关系,也就不是那么容易作为特征输入到神经网络中去了,所以,用神经网络处理自然语言,不可避免的在数据预处理方面更加繁琐,也更加细致!自然语言处理的另外一个不同之处在于语言之间的相关关系,举一个最简单…

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…

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…

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…

原文地址: http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251# 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…

循环神经网络 本节介绍循环神经网络,下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型.我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列,预测序列的下一个字符.循环神经网络引入一个隐藏变量HHH,用HtH_{t}Ht​表示HHH在时间步ttt的值.HtH_{t}Ht​的计算基于XtX_{t}Xt​和Ht−1H_{t-1}Ht−1​,可以认为HtH_{t}Ht​记录了到当前字符为止的序列信息,利用HtH_{t}Ht​对序列的下一个字符进行预测. 循环神经网络的构造 我们先看循环神经网络的具体构造.假设Xt∈Rn…

RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的,他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量). demo:单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度:x 隐藏层维度:h 每个循环体的输入大小为:x+h 每个循环体的输出大小为:h 循环体的输出有两个用途: 下一时刻循环体的输入的一部分 经过另一个全连接神经网络,得到当前时刻的输出 序列长度 理论上RNN支持任意序列长…

包括卷积神经网络(CNN)在内的各种前馈神经网络模型, 其一次前馈过程的输出只与当前输入有关与历史输入无关. 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)充分挖掘了序列数据中的信息, 在时间序列和自然语言处理方面有着重要的应用. 递归神经网络可以展开为普通的前馈神经网络: 长短期记忆模型(Long-Short Term Memory)是RNN的常用实现. 与一般神经网络的神经元相比, LSTM神经元多了一个遗忘门. LSTM神经元的输出除了与当前输入有关外, 还与自…

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x…