深度学习之从RNN到LSTM
1、循环神经网络概述 循环神经网络（RNN）和DNN，CNN不同，它能处理序列问题。常见的序列有：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字，一条句子等等。这些序列长短不一，又比较难拆分成一个个独立的样本来训练。那么RNN又是怎么来处理这类问题的呢？RNN就是假设我们的样本是基于序列 ...
原文：RNN、LSTM、Char-RNN 学习系列（一）
RNN LSTM Char RNN 学习系列 一 zoerywzhou gmail.com http: www.cnblogs.com swje 作者：Zhouw 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 转载请注明出处：http: www.cnblogs.com swje p .html 作者是深度学习的初学者，经由导师指导，稍微学习了解了一下RNN LSTM的网络模型及求导，打算 ...
2016-03-15 14:15 0 2778 推荐指数：
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背景 神经网络，卷积神经网络等其他深度学习算法，都有个局限性，各个输入在算法内部是相对独立的。比如：‘星际争霸有意思，我爱玩’这句话，是有上下文关系的。 如果放在其他网络里面，各个分词将会独立处理。但是在rnn里面，可以将上文记忆下来，做为下文的运算基础。 总之：rnn适合用来解决具有上下文 ...
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RNN 中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）和CRF（Conditional ...
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