机器学习（ML）九之GRU、LSTM、深度神经网络、双向循环神经网络
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 ...
原文：深度学习四：从循环神经网络入手学习LSTM及GRU
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 ,x , ,x T , 的神经网络。 应用场景 一些要求处理序列输入的任务，例如： 语音识别 speech recognition 时间序列预测 ti ...
2020-10-24 14:08 0 916 推荐指数：
相关推荐
循环神经网络之LSTM和GRU
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 ...
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
循环神经网络背景这里先不介绍了。本文暂时先记录RNN和LSTM的原理。 首先RNN。RNN和LSTM都是参数复用的，然后每个时间步展开。 RNN的cell比较简单，我们用Xt表示t时刻cell的输入，Ct表示t时刻cell的状态，ht表示t时刻的输出（输出和状态在RNN里是一样 ...
NLP与深度学习（二）循环神经网络
1. 循环神经网络 在介绍循环神经网络之前，我们先考虑一个大家阅读文章的场景。一般在阅读一个句子时，我们是一个字或是一个词的阅读，而在阅读的同时，我们能够记住前几个词或是前几句的内容。这样我们便能理解整个句子或是段落所表达的内容。循环神经网络便是采用的与此同样的原理。 循环神经网络（RNN ...
深度学习之循环神经网络（RNN）
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，适合用于处理视频、语音、文本等与时序相关的问题。在循环神经网络中，神经元不但可以接收其他神经元的信息，还可以接收自身的信息，形成具有环路的网络结构。 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向 ...
深度学习之循环神经网络RNN概述，双向LSTM实现字符识别
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 ...
机器学习之RNN循环神经网络与LSTM
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 ...
神经网络和深度学习
这个人总结的太好了 ， 忍不住想学习一下，放到这里。 为了尊重原创作者，说明一下是转载于：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...