本文基于前两篇 1. 多层感知机及其BP算法(Multi-Layer Perceptron) 与 2. 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) RNN 有一个致命 ...
介绍 神经元的突触可塑性一般被认为是大脑学习与记忆的分子生物学机制,它是指突触传递效率增强或减弱的变化现象。若这种变化只持续数十毫秒到几分,便称之为短时程突触可塑性,其中效率增强与减弱分别叫做短时程增强 short term enhancement 与短时程抑制 short term depressed 而持续数百毫秒的增强又被称之为短时程易化 short term facilitation 易化 ...
2017-12-29 15:07 0 2494 推荐指数:
本文基于前两篇 1. 多层感知机及其BP算法(Multi-Layer Perceptron) 与 2. 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) RNN 有一个致命 ...
1. 摘要 对于RNN解决了之前信息保存的问题,例如,对于阅读一篇文章,RNN网络可以借助前面提到的信息对当前的词进行判断和理解,这是传统的网络是不能做到的。但是,对于RNN网络存在长期依赖问题 ...
本文是根据以下三篇文章整理的LSTM推导过程,公式都源于文章,只是一些比较概念性的东西,要coding的话还要自己去吃透以下文章。 前向传播: 1、计算三个gate(in, ...
本文译自 Christopher Olah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经 ...
within long short-term memory[C]. nternational Conf ...
原理 短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和频率分布类, 其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度. 实际上,计算短时傅里叶变换的过程是把一个较长的时间信号分成相同长度的更短的段 ...
循环神经网络可以更好的利用传统神经网络结构所不能建模的信息,但同时也会出现——长期依赖问题(long-term dependencies) 例如,当前时刻的预测值要依赖之间时刻的信息,当两个时间间隔较短时,RNN可以比较容易地利用先前时刻信息。但当这两个时间间隔不断变长时,简单的循环 ...
计算短时傅里叶变换(STFT) scipy.signal.stft(x,fs = 1.0,window ='hann',nperseg = 256,noverlap = None,nfft = None,detrend = False,return_onesided = True ...