什么。 But! 我觉得邱锡鹏老师的书写得更好!我又要开始推荐这本免费的书了:《神经网络与深度学习》。这本书第六章循环神 ...
门控循环单元 GRU 循环神经网络中的梯度计算方法。当时间步数较大或者时间步较小时,循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸,但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因,循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。 门控循环神经网络 gated recurrent neural network 的提出,正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖 ...
2020-02-15 20:08 0 2028 推荐指数:
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RNN循环神经网络 RNN循环神经网络,又称为时间循环神经网络。同样缩写是RNN的还有一种叫做递归神经网络(结构循环时间网络)。 1.基本循环神经网络 其中U、V、W 均为权重值,图片左边的基本循环图等价于右边分解后的循环图。从右图中我们可以看出隐藏值St 取决于St-1 ...
循环神经网络 简介 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN) 是一类用于处理序列数据的神经网络。之前的说的卷积神经网络是专门用于处理网格化数据(例如一个图像)的神经网络,而循环神经网络专门用于处理序列数据(例如\(x^{(1)},x^{(2)},···,x ...
深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和分类。它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出 ...
先来说一下这几者之间的关系:人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习(是其中比较重要的分支)。深度学习源自于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。所以深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级。神经网络一般有输入层->隐藏层->输出层,一般来说隐藏层大于2的神经网络 ...
1、GRU概述 GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体,它较LSTM网络的结构更加简单,而且效果也很好,因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体,因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。 在LSTM中引入了三个门函数:输入门、遗忘门 ...
神经网络是深度学习的基础,上节提到由LR能够联系到神经网络,本节就对神经网络和BP算法进行一个回顾和总结。 1.由LR到神经网络 前面在逻辑回归的文章末尾提到,当样本是线性不可分时,需要对样本数据进行转换,转换过后在进行分类,那么转换的这个步骤就成为特征的提取的过程,结构如图所示 ...
人工智能正在经历一场变革,这要得益于机器学习的快速进步。在机器学习领域,人们正对一类名为“深度学习”算法产生浓厚的兴趣,因为这类算法具有出色的大数据集性能。在深度学习中,机器可以在监督或不受监督的方式下从大量数据中学习一项任务。大规模监督式学习已经在图像识别和语音识别等任务 ...