双向LSTM…

一.源代码实现一个binary例子 1.例子描述 (1) 数据描述 输入数据X是二进制的一串序列, 在t时刻,有50%的概率是1,50%的概率是0,比如:X=[1,1,0,0,1,0.....]输出数据Y: 在时刻t,50%的概率是1,50%的概率是0:如果Xt−3是1,则Yt 100%是1(增加50%):如果Xt−8是1,则Yt 25%是1(减少25%):所以如果Xt−3和Xt−8都是1,则Yt 50%+50%-25%=75%的概率是1所以,输出数据是有两个依赖关系的(2) 损失函数 使用cr…

目录 为什么传统 CNN 适用于 CV 任务,RNN 适用于 NLP 任务 RNN 原理 LSTM 原理 GRU 原理 RNN BPTT LSTM 如何解决 RNN 的梯度消失问题 怎样增加 LSTM 的长距离特征提取能力 为什么传统 CNN 适用于 CV 任务,RNN 适用于 NLP 任务 从模型特点上来说: 对于 CNN 每一个卷积核都可以看作是一个滤波器,卷积运算的本质是互相关运算,每个卷积核仅对于具有特定特征具有较大的激活值,而且 CNN 有参数共享和局部连接的特点,能够提取图像上不同位…

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients 本文是 RNN入门教程 的第三部分. In the previous part of the tutorial we implemented a RNN from scratch, but didn’t go into detail on how Backpropagation Through…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 这是RNN教程的第三部分. 在前面的教程中,我们从头实现了一个循环神经网络,但是并没有涉及随时间反向传播(BPTT)算法如何计算梯度的细节.在这部分,我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别.我们也会尝试着理解梯度消失问题,这也是LSTM和GRU(目前NLP及其它领域中最为流行和有用的模型)得以发展的原因.梯度消失问题最早是由 Sepp Hochr…

链接:https://github.com/karpathy/char-rnn http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ https://github.com/Teaonly/beginlearning/tree/master/july """ Minimal character-level Vanilla RNN model. Written by Andrej Karpathy (@karpathy)…

前言: 现在深度学习是一个潮流,同时,导师也给自己制定了深度学习的方向.在一次组会中,自己讲解了RNN的基本用法,和RNN数学原理的推导.以下是自己根据当时的PPT总结下来的东西.…

附上y=2x-b拟合的简单的代码. import numpy as np x = np.asarray([2,1,3,5,6]); y = np.zeros((1,5)); learning_rate=0.1; w=5; for i in range(len(x)): y[0][i]= func(x[i]); def func(x): return 2*x -6; def forward(w,x): return w*x -6; def backward(w,x,y): pred_y = w*x…

RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对应的偏执向量分别表示为,输入层的某一个节点使用i标识,如,类似的隐层和输出层某一节点表示为.这里我…

随时间反向传播 (BackPropagation Through Time,BPTT) 符号注解: \(K\):词汇表的大小 \(T\):句子的长度 \(H\):隐藏层单元数 \(E_t\):第t个时刻(第t个word)的损失函数,定义为交叉熵误差\(E_t=-y_t^Tlog(\hat{y}_t)\) \(E\):一个句子的损失函数,由各个时刻(即每个word)的损失函数组成,\(E=\sum\limits_t^T E_t\). 注: 由于我们要推倒的是SGD算法, 更新梯度是相对于一个训练样…