作者：zhbzz 出处：http: www.cnblogs.com zhbzz 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO 。 github地址 在这篇博文中，我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络，并且 ...
2017-01-17 08:24 0 2797 推荐指数：
作者：zhbzz2007 出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORK TUTORIAL, PART 4 – IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN ...
0.背景 RNN模型，特别是包含着门控制的如LSTM等模型，近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构。RNN层不但可以解决变长输入的问题，还能通过多层堆叠来增加网络的深度，提升表征能力和提升准确度。然而，标准的RNN（包括LSTM）受限于无法处理那些具有非常长的序列问题，例如文档分类或者字符 ...
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 ...
作者：zhbzz2007 出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS ...
理论上讲，只要足够大的RNN结构就能去生成任意复杂的序列结构。 但是在实际上，标准的RNN并不能有效的长期保存信息（这是由于类似HMM的结构，每次每个节点的信息如果始终经过同样的变换，那么会要么指数爆炸要么指数衰减，很快信息就会丢失）。也是由于它这个“健忘”的特点，这种RNN生成的序列很容易缺乏 ...
自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 RNN循环神经网络（recurrent neural network） 1.1.1 RNN ...
为什么使用序列模型（sequence model）？标准的全连接神经网络（fully connected neural network）处理序列会有两个问题：1）全连接神经网络输入层和输出层长度固定，而不同序列的输入、输出可能有不同的长度，选择最大长度并对短序列进行填充（pad）不是一种很好 ...
下面的RNN，LSTM，GRU模型图来自这里 简单的综述 1. RNN 图1.1 标准RNN模型的结构 2. BiRNN 3. LSTM 图3.1 LSTM模型的结构 4. Clockwork RNN 5. Depth Gated RNN 6. Grid ...
