RNN和LSTM
一、RNN 全稱為Recurrent Neural Network,意為循環神經網絡，用於處理序列數據。 序列數據是指在不同時間點上收集到的數據，反映了某一事物、現象等隨時間的變化狀態或程度。即數據之間有聯系。 RNN的特點：1，,層間神經元也有連接（主要為隱層 ...
原文：RNN and LSTM saliency Predection Scene Label
http: handong .github.io deep learning rnn and lstm.html RNN and LSTM http: handong .github.io deep learning saliency prediction.html saliency Predection http: handong .github.io deep learning scene l ...
2016-04-15 19:25 0 7842 推薦指數：
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RNN 中文分詞、詞性標注、命名實體識別、機器翻譯、語音識別都屬於序列挖掘的范疇。序列挖掘的特點就是某一步的輸出不僅依賴於這一步的輸入，還依賴於其他步的輸入或輸出。在序列挖掘領域傳統的機器學習方法有HMM（Hidden Markov Model，隱馬爾可夫模型）和CRF（Conditional ...
RNN(一)——RNN和LSTM原理
背景 神經網絡，卷積神經網絡等其他深度學習算法，都有個局限性，各個輸入在算法內部是相對獨立的。比如：‘星際爭霸有意思，我愛玩’這句話，是有上下文關系的。 如果放在其他網絡里面，各個分詞將會獨立處理。但是在rnn里面，可以將上文記憶下來，做為下文的運算基礎。 總之：rnn適合用來解決具有上下文 ...
RNN & LSTM詳解
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RNN、lstm、gru詳解
一、RNN RNN結構： RNN的結構是由一個輸入層、隱藏層、輸出層組成： 將RNN的結構按照時間序列展開 其中$U_{t-1}、U_{t}、U_{t+1}$三者是同一個值，只是按着時刻稱呼不一樣而已，對應的W和V也是一樣。 對應的前向傳播公式和對應的每個時刻 ...
深度學習之從RNN到LSTM
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RNN、lstm和GRU推導
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RNN - LSTM - GRU
循環神經網絡 (Recurrent Neural Network，RNN) 是一類具有短期記憶能力的神經網絡，因而常用於序列建模。本篇先總結 RNN 的基本概念，以及其訓練中時常遇到梯度爆炸和梯度消失問題，再引出 RNN 的兩個主流變種 —— LSTM 和 GRU ...