先来个简单的多层网络 RNN的原理和出现的原因,解决什么场景的什么问题 关于RNN出现的原因,RNN详细的原理,已经有很多博文讲解的非常棒了。 如下: http://ai.51cto.com/art/201711/559441.htm 更多的例子可以百度了解 为什么我写这篇博客 主要 ...
多层双向GRU 参考:博客 RNN在使用过程中会出现梯度爆炸 exploding gradients 和梯度消失 vanishing gradients 两种问题: 梯度爆炸 这个问题通常出现在深度神经网络中 多层网络 ,当使用梯度回传时,梯度可能会爆炸。这个问题可以使用 gradient clipping 方法解决,即设定一个阈值,当超过这个阈值之后,就把梯度设为一个固定值 梯度消失 这个问题通 ...
2019-05-08 10:34 0 1013 推荐指数:
先来个简单的多层网络 RNN的原理和出现的原因,解决什么场景的什么问题 关于RNN出现的原因,RNN详细的原理,已经有很多博文讲解的非常棒了。 如下: http://ai.51cto.com/art/201711/559441.htm 更多的例子可以百度了解 为什么我写这篇博客 主要 ...
目录 1. 为什么需要RNN 2. LSTM的结构 3. LSTM网络 4. RNN 的评估 5. RNN的应用 6. Attention-based model 1. 为什么需要RNN? 传统的神经网络,一个输入会对应一个输出,如果输入不变,那输出也不会变。如下,一个 ...
原文地址:http://www.keraschina.com/keras_rnn/ 一、RNN网络结构及原理讲解 RNN的网络结构如下图: Xi代表输入第i时刻输入,hi代表第i时刻记忆,yi代表第i时刻输出,U,V,W为相应权重矩阵。 图中左侧是未展开RNN模型,在模型中间 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=15850 在本部分中,您将发现如何使用标准深度学习模型(包括多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN))开发,评估和做出预测。 开发多层感知器模型 多层感知器模型(简称MLP)是标准的全连接 ...
背景 神经网络,卷积神经网络等其他深度学习算法,都有个局限性,各个输入在算法内部是相对独立的。比如:‘星际争霸有意思,我爱玩’这句话,是有上下文关系的。 如果放在其他网络里面,各个分词将会独立处理。但是在rnn里面,可以将上文记忆下来,做为下文的运算基础。 总之:rnn适合用来解决具有上下文 ...
一、状态和模型 在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据(独立同分布数据),所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的,如语言翻译,自动文本生成。它们是一个序列问题,包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络,RNN的结构图如下所示 ...
一、状态和模型 在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据(独立同分布数据),所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的,如语言翻译,自动文本生成。它们是一个序列问题,包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络,RNN的结构图如下所示: 序列 ...
0、循环神经网络 (Recurrent Neural Network) 每一步的参数W是固定的 当前隐状态包含了所有前面出现的单词信息 对于RNN,如何训练Train: ①:每一时刻的输出误差Et都有之前所有时刻的隐状态ht有关,因此是求和符号 ②:对于隐状态 ...