递归神经网络 RNN 原理(上)

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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,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf…

lecture7-序列模型及递归神经网络RNN（转载）

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,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf…

递归神经网络(RNN)简介（转载）

在此之前,我们已经学习了前馈网络的两种结构--多层感知器和卷积神经网络,这两种结构有一个特点,就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位,比如输入是一张图片,网络识别是狗还是猫.但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入,比如预测视频中下一帧的播放内容,那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入, 也就是说网络必须拥有一定的"记忆能力".为了赋予网络这样的记忆力,一种特殊结构的神经网络--递归神经网络(Recurrent Neural Network)便应运而生了.网上对于RNN的介绍多…

循环神经网络RNN原理

一.循环神经网络简介循环神经网络,英文全称:Recurrent Neural Network,或简单记为RNN.需要注意的是,递归神经网络(Recursive Neural Network)的简写也是RNN,但通常RNN指循环神经网络.循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络.它与其他神经网络的不同是,RNN可以更好的去处理序列的信息,即认准了前后的输入之间存在关系.在NLP中,去理解一整句话,孤立的理解组成这句话的词显然是不够的,我们需要整体的处理由这些词连接起来的整个序列. 如:(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) # 构建单层的LSTM网络参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o…