博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 这篇文章主要介绍使用Keras框架来实现RNN家族模型,TensorFlow实现RNN的代码可以参考我的另外一篇博客:TensorFlow中实现RNN,彻底弄懂 ...
主要是个人备忘录,很不完整和规范。 基本都省略了偏置。 简单RNN 数学公式 h t g W h h t W x x t y t f Vh t 简单解释就是,对于每个位置,输入保存的上一个状态 h t 和输入 x t ,然后输出新的状态 h t ,这个操作一般是线性变换再接一个激活函数,比如 tanh,sigmoid ,然后传递新状态和利用新的状态 s t 输出定义的 y t ,比如 softma ...
2019-03-12 19:31 0 1125 推荐指数:
博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 这篇文章主要介绍使用Keras框架来实现RNN家族模型,TensorFlow实现RNN的代码可以参考我的另外一篇博客:TensorFlow中实现RNN,彻底弄懂 ...
转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是当前比较流行的模型,在自然语言处理中有很重要的应用。但是现在对RNN的详细结构模型 ...
目录 RNN 为什么会出现RNN RNN模型架构 多输入单输出 单输入多输出 多输入多输出 梯度消失和梯度爆炸 LSTM 为什么会出现LSTM呢? LSTM模型结构 ...
1. 语言模型 2. RNN LSTM语言模型 (梯度权重) (1)one to one : 图像分类 (2)one to many:图片描述 (3)many to one:文本情感分析、分类 (4)many to many(N ...
本系列为深度学习课程笔记,课程网址在http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 深度学习的基本步骤:定义模型-->定义损失函数-->找到优化方法 课程大纲 1、熟悉定义符号(略过) 2、RNN 简单地说 ...
在此之前,我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络,这两种结构有一个特点,就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位,比如输入是一张图片,网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的 ...
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 RNN用于图像识别并不是很好 模型保存(结构和参数) 1 需要安装h5py pip install ...
语言模型告诉你特定句子出现的概率是多少。 为了建立一个好的RNN模型,需要包括很大语料库的训练集。 将每个单词都转成one-hot向量,包括结尾标记和标点符号、未见单词,作为输入。 第一个时间步的输入是零向量,做一个sorftmax,输出字典里所有单词的概率。以后每一步的输入 ...