轉載 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是當前比較流行的模型,在自然語言處理中有很重要的應用。但是現在對RNN的詳細結構 ...
轉載 Recurrent Neural Networks Tutorial, Part Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients 本文是 RNN入門教程 的第三部分. In the previous part of the tutorial we implemented a RNN from scratch, but didn t g ...
2016-03-02 12:41 0 2616 推薦指數:
轉載 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是當前比較流行的模型,在自然語言處理中有很重要的應用。但是現在對RNN的詳細結構 ...
寫在最前面,感謝這兩篇文章,基本上的框架是從這兩篇文章中得到的: https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529 https://zhuanlan.zhihu.com/ ...
作者:zhbzz2007 出處:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 歡迎轉載,也請保留這段聲明。謝謝! 這是RNN教程的第三部分。 在前面的教程中,我們從頭實現了一個循環神經網絡,但是並沒有涉及隨時間反向傳播(BPTT)算法如何計算梯度的細節。在這部分,我們將會 ...
轉載 - Recurrent Neural Network Tutorial, Part 4 – Implementing a GRU/LSTM RNN with Python and Theano The code for this post is on Github. ...
轉載 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano 本文是RNN教程的第二部分,第一部分教程在這里. 對應的樣板代碼在 Github上面 ...
1RNN為什么會有梯度消失問題 (1)沿時間反向方向:t-n時刻梯度=t時刻梯度* π(W*激活函數的導數) (2)沿隱層方向方向:l-n層的梯度=l層的梯度*π(U*激活函數的導數) 所以激活函數的導數和W連乘可以造成梯度 ...
RNN梯度消失和爆炸的原因 經典的RNN結構如下圖所示: 假設我們的時間序列只有三段, 為給定值,神經元沒有激活函數,則RNN最簡單的前向傳播過程如下: 假設在t=3時刻,損失函數為 。 則對於一次訓練任務的損失函數為 ,即每一時刻損失值的累加 ...
網上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,隨時間反向傳播)算法推導。下面用自己的記號整理一下。 我之前有個習慣是用下標表示樣本序號,這里不能再這樣表示了,因為下標需要用做表示時刻。 典型的Simple ...