1.循环神经网络的标准模型 前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系,但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系,而且要求输入样本的长度固定 循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络,能够产生对过去数据的记忆状态,所以可以用于对序列数据的处理,并建立不同时段数据之间的依赖关系 循环神经网络是一类允许节点连接成有向环的人工神经网络.如下图: 2.循环神经网络与递归神经网络 从广义上说,递归神经网络可以分为结构递归神经网络和时间递归神经网络 从狭义上说,递归神经网络可以通常就是指结构…

RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的,他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量). demo:单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度:x 隐藏层维度:h 每个循环体的输入大小为:x+h 每个循环体的输出大小为:h 循环体的输出有两个用途: 下一时刻循环体的输入的一部分 经过另一个全连接神经网络,得到当前时刻的输出 序列长度 理论上RNN支持任意序列长…

循环神经网络与LSTM网络 循环神经网络RNN 循环神经网络广泛地应用在序列数据上面,如自然语言,语音和其他的序列数据上.序列数据是有很强的次序关系,比如自然语言.通过深度学习关于序列数据的算法要比两年前的算法有了很大的提升.由此诞生了很多有趣的应用,比如语音识别,音乐合成,聊天机器人,机器翻译,自然语言理解和其他的一些应用. 符号说明: 上标[l]: 表示第层,例如,例如是第四层的激活元.和是层参数 上标(i):表示第i个样本,例如表示第训练样本输入 上标<t>:表示第个时间戳,例如是输入x…

LSTM(Long Short-term Memory),长短时记忆网络是1997年Hochreiter和Schmidhuber为了解决预测位置与相关信息之间的间隔增大或者复杂语言场景中,有用信息间隔有大有小.长短不一,造成循环神经网络性能受到限制而提出的. LSTM是RNN的一种特殊类型,它可以学习长期依赖的信息.与单一RNN不同,LSTM网络结构是一种拥有3个”门”结构的特殊网络结构,这个特殊设计可以避免长期依赖问题. 下面介绍LSTM网络结构: 原始的RNN隐藏层只有一个状态h,它对于短期…

长短时记忆网络 循环神经网络很难训练的原因导致它的实际应用中很处理长距离的依赖.本文将介绍改进后的循环神经网络:长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM), 原始RNN的隐藏层只有一个状态,即h,它对于短期的输入非常敏感.那么如果我们再增加一个状态,即c,让它来保存长期的状态,这就是长短时记忆网络. 新增加的状态c,称为单元状态.我们把上图按照时间维度展开: 可以看到在t时刻,LSTM的输入有三个:当前时刻网络的输出值$x_t$.上一时刻LSTM的…

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,<零基础入门深度学习>系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平.零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章.虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean…

一.前言 在图像处理领域,卷积神经网络(Convolution Nerual Network,CNN)凭借其强大的性能取得了广泛的应用.作为一种前馈网络,CNN中各输入之间是相互独立的,每层神经元的信号只能向下一层传播,同一卷积层对不同通道信息的提取是独立的.因此,CNN擅长于提取图像中包含的空间特征,但却不能够有效处理时间序列数据(语音.文本等). 时序数据往往包含以下特性: 输入的序列数据长度是不固定(如机器翻译,句子长度不固定) 不同时刻的数据存在相互影响(如前一时刻的事实会影响后续时刻的…

包括卷积神经网络(CNN)在内的各种前馈神经网络模型, 其一次前馈过程的输出只与当前输入有关与历史输入无关. 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)充分挖掘了序列数据中的信息, 在时间序列和自然语言处理方面有着重要的应用. 递归神经网络可以展开为普通的前馈神经网络: 长短期记忆模型(Long-Short Term Memory)是RNN的常用实现. 与一般神经网络的神经元相比, LSTM神经元多了一个遗忘门. LSTM神经元的输出除了与当前输入有关外, 还与自…

之前我们学习过用CNN(卷积神经网络)来识别手写字,在CNN中是把图片看成了二维矩阵,然后在二维矩阵中堆叠高度值来进行识别. 而在RNN中增添了时间的维度,因为我们会发现有些图片或者语言或语音等会在时间轴上慢慢展开,有点类似我们大脑认识事物时会有相关的短期记忆. 这次我们使用RNN来识别手写数字. 首先导入数据并定义各种RNN的参数: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dat…

tf.nn.rnn_cell.LSTMCell 又名:tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell.tf.contrib.rnn.LSTMCell 参见: tf.nn.rnn_cell.LSTMCell 输出: output:LSTM单元输出,与LSTM cell state的区别在于该输出又经过激活以及和一个sigmoid函数输出相乘.shape: [batch_size,num_units] new_state:当前时间步上的LSTM cell state和LSTM output…