转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是当前比较流行的模型,在自然语言处理中有很重要的应用。但是现在对RNN的详细结构 ...
转载 Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 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 g ...
2016-03-02 12:41 0 2616 推荐指数:
转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是当前比较流行的模型,在自然语言处理中有很重要的应用。但是现在对RNN的详细结构 ...
写在最前面,感谢这两篇文章,基本上的框架是从这两篇文章中得到的: https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529 https://zhuanlan.zhihu.com/ ...
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 ...
转载 - Recurrent Neural Network Tutorial, Part 4 – Implementing a GRU/LSTM RNN with Python and Theano The code for this post is on Github. ...
转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano 本文是RNN教程的第二部分,第一部分教程在这里. 对应的样板代码在 Github上面 ...
1RNN为什么会有梯度消失问题 (1)沿时间反向方向:t-n时刻梯度=t时刻梯度* π(W*激活函数的导数) (2)沿隐层方向方向:l-n层的梯度=l层的梯度*π(U*激活函数的导数) 所以激活函数的导数和W连乘可以造成梯度 ...
RNN梯度消失和爆炸的原因 经典的RNN结构如下图所示: 假设我们的时间序列只有三段, 为给定值,神经元没有激活函数,则RNN最简单的前向传播过程如下: 假设在t=3时刻,损失函数为 。 则对于一次训练任务的损失函数为 ,即每一时刻损失值的累加 ...
网上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,随时间反向传播)算法推导。下面用自己的记号整理一下。 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻。 典型的Simple ...