自己动手实现深度学习框架-8 RNN文本分类和文本生成模型
代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目标 上阶段cute-dl已经可以构建基础的RNN模型。但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务。具体包括: 添加嵌入层 ...
原文：自己动手实现深度学习框架-7 RNN层--GRU, LSTM
目标 这个阶段会给cute dl添加循环层，使之能够支持RNN 循环神经网络. 具体目标包括: 添加激活函数sigmoid, tanh. 添加GRU Gate Recurrent Unit 实现. 添加LSTM Long Short term Memory 实现. 使用基于GRU和LSTM的RNN模型拟合一个正余弦叠加函数. RNN原理 原始的RNN RNN模型用来捕捉序列数据的特征. 给定一个长 ...
2020-06-08 15:26 0 1159 推荐指数：
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代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl (转载请注明出处!) 目标 上个阶段使用MLP模型在在MNIST数据集上实现了92%左右的准确率，达到了tensorflow同等模型的水平。这个阶段要让cute-dl框架支持最简单的卷积 ...
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1、循环神经网络概述 循环神经网络（RNN）和DNN，CNN不同，它能处理序列问题。常见的序列有：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字，一条句子等等。这些序列长短不一，又比较难拆分成一个个独立的样本来训练。那么RNN又是怎么来处理这类问题的呢？RNN就是假设我们的样本是基于序列 ...
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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 ...
RNN、lstm和GRU推导
RNN：（Recurrent Neural Networks）循环神经网络 第t">t层神经元的输入，除了其自身的输入xt">xt，还包括上一层神经元的隐含层输出st−1">st−1 每一层的参数U,W,V都是共享的 lstm：长短 ...
RNN - LSTM - GRU
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，因而常用于序列建模。本篇先总结 RNN 的基本概念，以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题，再引出 RNN 的两个主流变种 —— LSTM 和 GRU ...
深度学习原理：循环神经网络RNN和LSTM网络结构、结构变体(peephole,GRU)、前向传播公式以及TF实现简单解析
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