Elman神经网络是由Jeffrey L. Elman 于1990年提出,是一种反馈神经网络 网络原型 网络计算步骤: Matlab中 关于Elman神经网络的重要函数: newelm()---生成一个Elman神经网络 trains ...

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，适合用于处理视频、语音、文本等与时序相关的问题。在循环神经网络中，神经元不但可以接收其他神经元的信息，还可以接收自身的信息，形成具有环路的网络结构。 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向 ...

【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0) 在我前面的文章 ...

1. 导读 本节内容介绍普通RNN的弊端，从而引入各种变体RNN，主要讲述GRU与LSTM的工作原理。 事先声明，本人采用ng在课堂上所使用的符号系统，与某些学术文献上的命名有所不同，不过核心思想都 ...

1. 循环神经网络 在介绍循环神经网络之前，我们先考虑一个大家阅读文章的场景。一般在阅读一个句子时，我们是一个字或是一个词的阅读，而在阅读的同时，我们能够记住前几个词或是前几句的内容。这样我们便能理解整个句子或是段落所表达的内容。循环神经网络便是采用的与此同样的原理。 循环神经网络（RNN ...

RNN 首先思考这样一个问题：在处理序列学习问题时，为什么不使用标准的神经网络（建立多个隐藏层得到最终的输出）解决，而是提出了RNN这一新概念？ 标准神经网络如下图所示： 标准神经网络在解决序列问题时，存在两个问题： 难以解决每个训练样例子输入输出长度不同的情况，因为序列的长度代表 ...

介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到，所以这里不再赘述。 1、神经网络概要 ...

一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下： 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量，例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l ...