针对有着前后序列关系的数据,比如说随着时间变化的数据,显然使用rnn的效果会更好. 循环神经网络的简单结构如下图:简单表示是左边这幅图,展开来看就是右边对每个时刻的数据的处理.单层的RNN网络只有一个单元,前一时刻的数据输入之后得到输出结果然后再传给自己,与下一个时序的数据一块输入. RNN的前向传播就是一个一个时序的数据输入 RNN的计算公式如下: 其中x<t>是当前时序的数据,W为权重,b为偏置,g是一个激活函数,a<t>是激活状态(相当于输出的初步结果),y<t>…

https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/…

前言 学习RNN的时候很多人应该都有看过Andrej Karpathy写的The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks,使用基于字符粒度的RNN让机器学会自己生成文本,比如令自己训练的RNN学会写歌词.写代码.写小说.写诗,听着就很新奇. github上虽然已经有实现好的Char RNN,比如 但是想要学习,最好的方式就是自己动手实现一遍.自己写一遍好处还是很多的,比如加深对RNN(LSTM)的理解,可以熟悉深度学习的框架…

RNN及其变体框架  含RNN推导 LSTM理解 理解LSTM网络  算法细节理解及参考文献  …

概述 RNN是递归神经网络,它提供了一种解决深度学习的另一个思路,那就是每一步的输出不仅仅跟当前这一步的输入有关,而且还跟前面和后面的输入输出有关,尤其是在一些NLP的应用中,经常会用到,例如在NLP中,每一个输出的Word,都跟整个句子的内容都有关系,而不仅仅跟某一个词有关.LSTM是RNN的一种升级版本,它的核心思想跟RNN是一样的,但是它透过一下方法避免了一些RNN的缺点.那么下面就逐步的解析一下RNN和LSTM的结构,然后分析一下它们的原理吧. RNN解析 要理解RNN,咱们得先来看一下…

[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要 本文基于阿里推荐DIEN代码,梳理了下RNN一些概念,以及TensorFlow中的部分源码.本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做. 0x01 背景知识 1.1 RNN RNN,循环神经网络,Recurrent Neural Networks. 人们思考问题往往不是从零开始的,比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息,而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息.应用到深度学习上面,如果我们想要学习…

转载地址:https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92 1.循环神经网络 人类针对每个问题的思考,一般不会是完全的从头开始思考.正如当你阅读这篇译文的时候,你会根据已经阅读过的内容来对后面的内容进行理解,你不会把之前的东西都丢掉从头进行思考,你对内容的理解是贯穿的. 传统的神经网络做不到这一点,而这似乎是一个主要的缺点. 例如,假设您想对电影中的每个事件进行分类.我们无法想象传统神经网络如何能够利用前面的场景去干预后面的预测. 幸好循环神经网络解决了这个问题, 它…

LSTM是RNN的一种算法, 在序列分类中比较有用.常用于语音识别,文字处理(NLP)等领域. 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置.  本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用. 用来给初步学习RNN的一个范例,便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下: 代码片段 : 数据准备 def makedata(): img_rows, img_cols = 28, 28 mnist = fetch_mldata("MNIST original") # resc…

学习RNN时原理理解起来不难,但是用TensorFlow去实现时被它各种数据的shape弄得晕头转向.现在就结合一个情感分析的案例来了解一下LSTM的操作流程. 一.深度学习在自然语言处理中的应用 自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统,主要应用领域: 对话系统 - 聊天机器人(小冰) 情感分析 - 对一段文本进行情感识别(我们一会要做的) 图文映射 - CNN和RNN的融合 机器翻译 - 将一种语言翻译成另一种语言,现在谷歌做的太牛了 语音识别 - 读懂人类的语音,如现在的正火…

https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/72565455 前言 学习RNN的时候很多人应该都有看过Andrej Karpathy写的The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks,使用基于字符粒度的RNN让机器学会自己生成文本,比如令自己训练的RNN学会写歌词.写代码.写小说.写诗,听着就很新奇. github上虽然已经有实现好的Char RNN,比如 1. ht…