tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn ...
传统的语言模型在预测序列中的下一个单词时只会考虑到前面的有限个单词,RNN与之不同,RNN网络会根据前面已经出现的所有输入来调整整个网络。下图是RNN网络的典型结构: Xt表示在t时刻的输入,ht表示t时刻的隐藏层状态,yt表示t时刻的输出。每一个隐藏层都有许多的神经元,这些神经元将上一层的输入做线性变换 矩阵乘法,也就是乘以权重 ,然后再使用非线性激活函数进行激活。t时刻的输入Xt和t 时刻的隐 ...
2018-07-28 09:57 0 5542 推荐指数:
tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn ...
CNN与RNN的结合 问题 前几天学习了RNN的推导以及代码,那么问题来了,能不能把CNN和RNN结合起来,我们通过CNN提取的特征,能不能也将其看成一个序列呢?答案是可以的。 但是我觉得一般直接提取的特征喂给哦RNN训练意义是不大的,因为RNN擅长处理的是不定长的序列,也就是说,seq ...
一些新理解 之前我有个疑惑,RNN的网络窗口,换句话说不也算是一个卷积核嘛?那所有的网络模型其实不都是一个东西吗?今天又听了一遍RNN,发现自己大错特错,还是没有学明白阿。因为RNN的窗口所包含的那一系列带有时间序列的数据,他们再窗口内是相互影响的,这也正是RNN的核心,而不是像卷积那样直接选个 ...
1. 从一个栗子开始 - Slot Filling 比如在一个订票系统上,我们的输入 “Arrive Taipei on November 2nd” 这样一个序列,我们设置几个槽位(Slot), ...
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 ...
一、前言 在图像处理领域,卷积神经网络(Convolution Nerual Network,CNN)凭借其强大的性能取得了广泛的应用。作为一种前馈网络,CNN中各输入之间是相互 ...
RNN、LSTM、Char-RNN 学习系列(一) zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouw 2016-3-15 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 ...
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 ...