循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN),通常用于处理序列数据.正如卷积神经网络通常用于处理网格数据(例如图像)一样. 1.展开计算图 输入.输出.记忆 权值 2.双向RNN 3.长期依赖 4.门控RNN(gated RNN) 长短期记忆(long short-term memory) 渗漏单元(leaky unit)…

循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN),通常用于处理序列数据,正如卷积神经网络用于处理网格数据那样.…

前言 目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM 本文可以解答: RNN用来解决什么问题,什么样的数据特征适合用它来解决 ​RNN的缺陷是什么,LSTM,GRU是如何…

本篇文章被Google中国社区组织人转发,评价: 条理清晰,写的很详细! 被阿里算法工程师点在看! 所以很值得一看! 前言 目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM…

Google TensorFlow程序员点赞的文章!   前言 目录: - 向量表示以及它的维度 - rnn cell - rnn 向前传播 重点关注: - 如何把数据向量化的,它们的维度是怎么来的 - 一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算,拉通来的rnn计算 ​ 在看本文前,可以先看看这篇文章回忆一下: 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记(理论篇) 我们将实现以下结构的RNN,在这个例子中 Tx = Ty. 向量表示以及它的维度 Input with  nx …

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体…

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…

http://cs231n.github.io/neural-networks-1 https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ Applied Deep Learning - Part 1: Artificial Neural Ne…

随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升,人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘.人工智能的背后源自于大数据.高性能的硬件与优秀的算法的支持.2016年,深度学习已成为Google搜索的热词,随着最近一两年的围棋人机大战中,阿法狗完胜世界冠军后,人们感觉到再也无法抵挡住AI的车轮的快速驶来.在2017年这一年中,AI已经突破天际,相关产品也出现在人们的生活中,比如智能机器人.无人驾驶以及语音搜索等.最近,世界智能大会在天津举办成功,大会上许多业内行家及企业家发表自己对未来的看法,可…

MindSpore循环神经网络 一． 神经网络的组成 神经元模型:首先简单的了解以下构成神经网络的最基础单元:神经元.每个神经元与其它神经元相连,处于激活状态时,就会向相连的神经元发送相应信号.从而改变其它神经元的状态.如果某个神经元的信号超过某个阈值.那么将被激活,再接着发送给其它神经元.如图1所示: 图1:神经元结构 神经网络的任何神经元都可以表述为上述的形式.该单元主要由输入变量.带权参数和激活函数组成.首先是x1,x2,x3带权重的输入变量,该变量的取值来自前面一层所有变量与权重的乘积,…