RNN的介绍】的更多相关文章

一.状态和模型 在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据(独立同分布数据),所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题.但更多的数据是不满足IID的,如语言翻译,自动文本生成.它们是一个序列问题,包括时间序列和空间序列.这时就要用到RNN网络,RNN的结构图如下所示: 序列样本一般分为:一对多(生成图片描述),多对一(视频解说,文本归类),多对多(语言翻译).RNN不仅能够处理序列输入,也能够得到序列输出,这里的序列指的是向量的序列.RNN学习来的是一个程序,也可以说是一个状态机,…
[RNN以及LSTM的介绍和公式梳理]http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/47056361 [知乎 对比 rnn  lstm  简单代码] https://www.zhihu.com/question/37082800 [原码]https://gist.github.com/karpathy/d4dee566867f8291f086 [神经网络介绍 sigmoid,relu 区别]https://zhuanlan.zhihu.com/p…
转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是当前比较流行的模型,在自然语言处理中有很重要的应用.但是现在对RNN的详细结构模型以及如何实现RNN算法的博客很少,故本文目的是翻译该外文资料,帮助理解大家理解.同时,英文文章写的很有深度,而且翻译错误之处可能会很多,有兴趣的可以参阅英文原文.本教程主要分为以下四个部分: RNN 简介 (本…
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…
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1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess…
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…
前言: 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample:rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM来model复调音乐,训练过程中采用的是midi格式的音频文件,接着用建好的model来产生复调音乐.对音乐建模的难点在与每首乐曲中帧间是高度时间相关的(这样样本的维度会很高),用普通的网络模型是不能搞定的(普通设计网络模型没有考虑时间维度,图模型中的HMM有这方面的能力),这种情况下可以采用RNN来处理,这里的R…
头脑一热,坐几十个小时的硬座北上去天津大学去听了门4天的深度学习课程,课程预先的计划内容见:http://cs.tju.edu.cn/web/courseIntro.html.上课老师为微软研究院的大牛——邓力,群(qq群介绍见:Deep learning高质量交流群)里面有人戏称邓力(拼音简称DL)老师是天生注定能够在DL(Deep learning)领域有所成就的,它的个人主页见:http://research.microsoft.com/en-us/people/deng/.这次我花费这么…
人工智能系统Google开源的TensorFlow官方文档中文版 2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判.如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入.Facebook.苹果.微软,甚至国内的百度.Google 自然也在其中.「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统.如今,Google 正在将此系统成为开源系统,并将此系统的参数公布给业界…