深度学习原理与框架-RNN网络架构-RNN网络 1.RNN的前向传播 2.RNN的反向传播

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深度学习原理与框架-RNN网络架构-RNN网络 1.RNN的前向传播 2.RNN的反向传播

对于神经网络而言,每一个样本的输入与输入直接都是独立的,即预测的结果之间并没有联系而对于RNN而言:不仅仅是有当前的输入,而且上一层的隐藏层也将进行输入,用于进行结果的预测.因此每一个输入都与之前的输入可以通过隐藏层的输入而产生联系. 这种特性在自然语言的处理中使用较广,即当前输入预测下一个词,与上一层隐藏层的传入有关 RNN的前向传播比如预测ot结果,即输入xt,预测下一个词的结果即为ot, st表示的是当前隐藏层的个数,V表示将st进行np.argmax求得预测类别, 使用softmax…

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…

深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2]) # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

深度学习原理与框架-卷积神经网络-cifar10分类(图片分类代码) 1.数据读入 2.模型构建 3.模型参数训练

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成第一部分: 数据读入第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练第一部分:数据读入第一步:输入文件的地址第二步: 创建列表,用于文件数据的保存第三步:使用pickle.load进行数…

深度学习原理与框架-递归神经网络-RNN_exmaple(代码) 1.rnn.BasicLSTMCell(构造基本网络) 2.tf.nn.dynamic_rnn(执行rnn网络) 3.tf.expand_dim(增加输入数据的维度) 4.tf.tile(在某个维度上按照倍数进行平铺迭代) 5.tf.squeeze(去除维度上为1的维度)

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) # 构造单层的lstm网络结构参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度参数说明:self.w表…