原文:http://yangguang2009.github.io/2016/12/18/deeplearning/recurrent-neural-networks-for-deep-learning/ 由于平时接触大都是图像处理,因此对于CNN比较熟悉,但是对于RNN(主要用于时序信号处理),却一直很不理解,也看过很多博客讲解,却一直没有弄明白,上面链接中的讲解很不错,贴一些图在这里: 如上,以前一直不理解那个环,看了上面的图就理解了.其实环代表的是在t-1时刻的状态s(t-1)再次的对y(

这一节使用TensorFlow中的函数搭建一个简单的RNN网络,使用一串随机的模拟数据作为原始信号,让RNN网络来拟合其对应的回声信号. 样本数据为一串随机的由0,1组成的数字,将其当成发射出去的一串信号.当碰到阻挡被反弹回来时,会收到原始信号的回声. 如果步长为3,那么输入和输出的序列如下图所示: 原序列 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 回声序列 null null null 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 如上表所示,回声序列的前三项是null,原

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

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

使用tensorflow实现了简单的rnn网络用来学习加法运算. tensorflow 版本:1.1 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn class RNN(): def __init__(self, input_dim , hidden_dim , step_num , class_num,learning_rate): # # tf Graph input self.x = tf.placeholder("fl

时序预测一直是比较重要的研究问题,在统计学中我们有各种的模型来解决时间序列问题,但是最近几年比较火的深度学习中也有能解决时序预测问题的方法,另外在深度学习领域中时序预测算法可以解决自然语言问题等. 在网上找到了    tensorflow 中   RNN    和    LSTM   算法预测  sin  曲线的代码,效果不错. LSTM: #encoding:UTF-8 import random import numpy as np import tensorflow as tf from

LSTM网络是有LSTM每个单元所串接而成的, 从下面可以看出RNN与LSTM网络的差异, LSTM主要有控制门单元和输出门单元组成 控制门单元又是由遗忘门单元和记忆门单元的加和组成. 1.控制门单元, 与最后的输出层做相乘操作,决定什么样的信息会被保留 2.遗忘门单元:上一层的控制门单元Ct-1直接与ft进行相乘操作,决定什么样的信息会被遗弃 3.记忆门单元: 将输入的结果it 与 新数据形成的控制参数,进行相乘操作,决定什么样的数据会被保留 4.控制门单元的更新操作Ct, 即将记忆门单元和遗

本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212896 简单的Char RNN生成文本 Sherlock I want to create some new things! 32 人赞了该文章 我来钱庙复知世依,似我心苦难归久,相须莱共游来愁报远.近王只内蓉者征衣同处,规廷去岂无知草木飘. 你可能以为上面的诗句是某个大诗人所作,事实上上面所有的内容都是循环神经网络写的,是不是感觉很神奇呢?其实这里面的原理非常简单,只需要对循环神经网络有个清楚的理解,那么就能够实现

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

先来个简单的多层网络 RNN的原理和出现的原因,解决什么场景的什么问题 关于RNN出现的原因,RNN详细的原理,已经有很多博文讲解的非常棒了. 如下: http://ai.51cto.com/art/201711/559441.htm 更多的例子可以百度了解 为什么我写这篇博客 主要是我从自己学习理解RNN的时候,开始有一些困难,书上讲的也是模模糊糊的,原理讲解的很多,但是代码的关键点描述不太清楚,自己反复揣测以后,终于有了一些理解,记录下来,一方面记录自己的成长过程,另外一方面可以让跟我一样有

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 补充: 参见cs231n 2017版本,ppt写得比过去更好. [译] 理解 LSTM 网络:模块内部解析讲得不错. Lecture 07 Lecture 08 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopfield网络(Hopfield network) Elman networks and Jordan network

Hinton 第七课 .这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种,是不一样的,前者指的是一种人工神经网络,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf

Hinton 第七课 .这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种,是不一样的,前者指的是一种人工神经网络,后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者,这部分翻译的不好,因为之前没怎么接触过RNN,不过就当理解意境吧,所以附上所有的ppt,看得懂的就看PPt,下面的是附带说明,有些语句没有那么通顺,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 我们仍然使用手工搭建的包含几个线性层的小型RNN.与之

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而

退位减法具有RNN的特性,即输入的两个数相减时,一旦发生退位运算,需要将中间状态保存起来,当高位的数传入时将退位标志一并传入参与计算. 我们在做减法运算时候,把减数和被减数转换为二进制然后进行运算.我们定义一个RNN网络,输入节点数为2个,依次传入减数和被减数的二进制序列值,隐藏层节点数为16个,由于二进制减法输出值为0或者1,所以输出节点数为可以设置为1个或者2个,如果设置为2个,表示看成一个二分类问题:如果设置为1个,就表示输出的值,这里我们设置输出节点数为1个,输出层使用的是S型函数. 一

原文链接:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/51225065 一.论文所解决的问题 现有的关于RNN这一类网络的综述太少了,并且论文之间的符号并不统一,本文就是为了RNN而作的综述 二.论文的内容 (0)整体一览 由前馈神经网络->RNN的早期历史以及发展->现代RNN的结构->现代RNN的应用 (1)前馈神经网络   图1 一个神经元     图2 一个神经网络 传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归,但是这些都是假设数据之间

完全图解RNN.RNN变体.Seq2Seq.Attention机制 本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN.RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型.Attention机制.希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门. 一.从单层网络谈起 在学习RNN之前,首先要了解一下最基本的单层网络,它的结构如图: 输入是x,经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y.相信大家对这个已经非常熟悉了. 二.经典的RNN结构(N vs N) 在实际应用中,我们还会遇到很多序列形的数据:

本文转载自:https://www.jianshu.com/p/1a4f7f5b05ae 致谢以及参考 最近在做序列化标注项目,试着理解rnn的设计结构以及tensorflow中的具体实现方法.在知乎中找到这篇文章,具有很大的帮助作用,感谢作者为分享知识做出的努力. 学习目标定位 我主要重点在于理解文中连接所提供的在github上的project代码,一句句理解数据的预处理过程以及rnn网络搭建过程(重点在于代码注释,代码改动很小,实用python3).(进入下面环节之前,假设你已经阅读了知乎上

http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN,在机器翻译.文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用.本节中,我们将讨论如何实现神经机器翻译,得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果(https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html). 关键是输入一个完整的文本序列,理解整个语义,然后输出翻译结果作为另一个序列.阅读整个序列的想法与以前