原文地址:https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/83657993 RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络.什么是序列呢?序列是一串有顺序的数据,比如某一条数据为 [x1,x2,x3,x4][x1,x2,x3,x4]      [x_1, x_2, x_3, x_4][x1​,x2​,x3​,x4​],其中每个元素可以是一个字符.一个单词.一个向量,甚至是一个声音.比如: 自然语言处…

首先介绍一下 encoder-decoder 框架 中文叫做编码-解码器,它一个最抽象的模式可以用下图来展现出来: 这个框架模式可以看做是RNN的一个变种:N vs M,叫做Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型. 原始的N vs N RNN要求序列等长,然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的,如机器翻译中,源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度. 对于文本领域来讲,这个框架可以直观的这么去解释:它可以当做是一个句子(文章)通过处理生成另一个句子(文章)的通用框…

一.简介 循环神经网络(recurrent neural network,RNN),是一类专门用于处理序列数据(时间序列.文本语句.语音等)的神经网络,尤其是可以处理可变长度的序列:在与传统的时间序列分析进行比较的过程之中,RNN因为其梯度弥散等问题对长序列表现得不是很好,而据此提出的一系列变种则展现出很明显的优势,最具有代表性的就是LSTM(long short-term  memory),而本文就从标准的循环神经网络结构和原理出发,再到LSTM的网络结构和原理,对其有一个基本的认识和阐述:…

Recurrent Neural Networks(RNN) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件推断后续的事件. RNN 解决了这个问题.…

[NetBios 的结构体详解] NetBIOS是早期的局域网传输协议. 1.结构体. 2.命令 NetBIOS命令的使用方式有两种,即等待和非等待(或称为同步与异步)方式. 如果命令码的高阶位是0时是等待方式,命令将阻止提交命令的应用程序继续执行,直到该NetBIOS命令执行完毕后才允许这个应用程序继续执行.NetBIOS每次只能处理一个等待方式命令. 如果命令码的高阶位是二进制1时则是非等待方式,命令由NetBIOS在内部排队,并不阻止提交命令的应用程序继续执行.应用程序可通过对命令结束标志…

Tomcat 8熵池阻塞变慢详解 作者:chszs,转载需注明.博客主页:http://blog.csdn.net/chszs Tomcat 8启动很慢,且日志上无任何错误,在日志中查看到如下信息: Log4j:[2015-10-29 15:47:11] INFO ReadProperty:172 - Loading properties file from class path resource [resources/jdbc.properties] Log4j:[2015-10-29 15:…

一.前述 传统的神经网络每个输入节点之间没有联系, RNN (对中间信息保留): 由图可知,比如第二个节点的输入不仅依赖于本身的输入U1,而且依赖上一个节点的输入W0,U0,同样第三个节点依赖于前两个节点的输入, 假设每一个节点分别代表着“我出生在中国,我说——”的一个预测,则“说”后面则是依赖于前面的说的每个单词的所有组合. xt表示第t,t=1,2,3...步(step)的输入 st为隐藏层的第t步的状态,它是网络的记忆单元. st=f(Uxt+Wst−1),其中f一般是非线性的激活函数.…

1. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding,下面是关于Embedding的使用. torch.nn包下的Embedding,作为训练的一层,随模型训练得到适合的词向量. 建立词向量层 embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size) 找到对应的词向量放进网络:词向量的输入应该是什么样子 实际上,上面通过随机初始化建立了词向量层后,建立了一个"二维表",存储了词典中每个词的词向量.每个mini-b…

目录: 1.RNN 2.GRU 3.LSTM 一.RNN 1.RNN结构图如下所示: 其中: $a^{(t)} = \boldsymbol{W}h^{t-1} + \boldsymbol{W}_{e}x^{t} + \mathbf{b}$ $h^{t} = f(a^{t})$, f 是激励函数,sigmoid或者tanh $\hat{y}^{t} = Uh^{t}$ 2.RNN中的梯度消失与梯度膨胀 总损失是所有时间步的和:$E =  \sum_{t=1}^{T}E_{t}$,所以$\frac{…

参考1 参考2 参考3 1. 为什么选择序列模型 序列模型能够应用在许多领域,例如: 语音识别 音乐发生器 情感分类 DNA序列分析 机器翻译 视频动作识别 命名实体识别 这些序列模型都可以称作使用标签数据(X,Y)作为训练集的监督式学习,输入x和输出y不一定都是序列模型.如果都是序列模型的话,模型长度不一定完全一致. 2. Notation(标记) 下面以 命名实体识别 为例,介绍序列模型的命名规则.示例语句为: Harry Potter and Hermione Granger invent…