原文:RNN和LSTM模型详解

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 本文介绍RNN模型和LSTM模型。 RNN 为什么会出现RNN 在传统的深度神经网络模型中,我们的输入信息是没有顺序的,比如,NLP领域中,我们输入单词经常使用embedding,将词汇映射为词向量,然后输入到神经网络。但是这种输入方 ...

2020-04-25 20:05 0 2636 推荐指数:

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RNNLSTM 的原理详解

原文地址:https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/83657993 RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。 什么是序列呢?序列是一串有顺序的数据,比如某一条数据为 [x1 ...

Fri Nov 15 01:37:00 CST 2019 0 405
RNN & LSTM详解

1、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN) 1.1 RNN概述 RNN很多实施情况都可通过时间序列模型来描述(RNN又被叫做序列模型)。 例如,如果你想写一个文档,单词的顺序很重要,当前的单词肯定取决于以前的单词。如果把注意力放在文字写作上…… 一个单词中 ...

Fri Feb 26 07:02:00 CST 2021 0 288
RNNlstm、gru详解

一、RNN RNN结构: RNN的结构是由一个输入层、隐藏层、输出层组成: 将RNN的结构按照时间序列展开 其中$U_{t-1}、U_{t}、U_{t+1}$三者是同一个值,只是按着时刻称呼不一样而已,对应的W和V也是一样。 对应的前向传播公式和对应的每个时刻 ...

Thu Apr 12 05:42:00 CST 2018 0 11794
RNN LSTM语言模型

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 ...

Sun Feb 23 19:55:00 CST 2020 0 822
神经序列模型RNN 及其变种LSTM、GRU

序列数据的处理,从语言模型 N-gram 模型说起,然后着重谈谈 RNN,并通过 RNN 的变种 LSTM 和 GRU 来实战文本分类。 语言模型 N-gram 模型 一般自然语言处理的传统方法是将句子处理为一个词袋模型(Bag-of-Words,BoW),而不考虑每个词的顺序,比如用朴素贝叶 ...

Tue Dec 03 23:52:00 CST 2019 0 393
RNN-GRU-LSTM变体详解

首先介绍一下 encoder-decoder 框架 中文叫做编码-解码器,它一个最抽象的模式可以用下图来展现出来: 这个框架模式可以看做是RNN的一个变种:N vs M,叫做Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型。 原始的N vs N RNN要求序列等长,然而我 ...

Fri Mar 15 19:48:00 CST 2019 0 737
RNNLSTM

RNN 中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入,还依赖于其他步的输入或输出。在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM(Hidden Markov Model,隐马尔可夫模型)和CRF(Conditional ...

Mon Apr 10 01:35:00 CST 2017 1 25876
RNNLSTM

一、RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络,用于处理序列数据。 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。即数据之间有联系。 RNN的特点:1,,层间神经元也有连接(主要为隐层 ...

Fri Dec 28 05:08:00 CST 2018 0 851
 
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