前馈神经网络-反向传播(Back Propagation)公式推导走读
构造：输入神经元个数等于输入向量维度，输出神经元个数等于输出向量维度。（x1=(1,2,3),则需要三个输入神经元 一 前向后传播 隐层： 输出层： 一般化 ，向量 ...
原文：循环神经网络RNN公式推导走读
语言模型 N Gram 语言模型就是给定句子前面部分，预测后面缺失部分 我昨天上学迟到了，老师批评了 。 N Gram模型： ，对一句话切词 我 昨天 上学 迟到 了 ，老师 批评 了 。 N Gram 会在语料库中找 了 后面最可能的词 N Gram 会在预料库中找 批评了 后面最可能的词 N Gram 的内存耗费就非常巨大了 语料库中保存所有的四个词的预料组合 。 . 单向循环神经网络 一个 ...
2017-04-15 19:14 0 3356 推荐指数：
相关推荐
循环神经网络（RNN）
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } body { ...
循环神经网络（RNN）
一、RNN简介 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类专门用于处理时序数据样本的神经网络，它的每一层不仅输出给下一层，同时还输出一个隐状态，给当前层在处理下一个样本时使用。就像卷积神经网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像，而且一些卷积神经网络还可 ...
BP神经网络的公式推导
如果感觉自己看不懂，那就看看我博客的梯度下降法，博文最后的感知机也算最简单的BP神经网络吧，用的也是反馈(w,b)：典型梯度下降法 BP网络的结构 BP网络的结构如下图所示，分为输入层(Input)，隐含层（Hidden），输出层(Output)。 输入层的结点个数取决于输入的特征个数。 输出 ...
循环神经网络RNN原理
一、循环神经网络简介 循环神经网络，英文全称:Recurrent Neural Network，或简单记为RNN。需要注意的是，递归神经网络(Recursive Neural Network)的简写也是RNN，但通常RNN指循环神经网络。循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络。它与 ...
循环神经网络（RNN）入门介绍
循环神经⽹络是为更好地处理时序信息而设计的。它引⼊状态变量来存储过去的信息，并⽤其与当前的输⼊共同决定当前的输出。循环神经⽹络常⽤于处理序列数据，如⼀段⽂字或声⾳、购物或观影的顺序，甚⾄是图像中的⼀⾏或⼀列像素。因此，循环神经⽹络有着极为⼴泛的实际应⽤，如语⾔模型、⽂本分类、机器翻译 ...
循环神经网络（RNN)的代码实现
代码部分 ...
基于TensorFlow的循环神经网络(RNN)
RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的，他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量)。 demo：单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度：x ...