Recurrent Neural Network[Quasi RNN]
0.背景 RNN模型，特別是包含着門控制的如LSTM等模型，近年來成了深度學習解決序列任務的標准結構。RNN層不但可以解決變長輸入的問題，還能通過多層堆疊來增加網絡的深度，提升表征能力和提升准確度。然而，標准的RNN（包括LSTM）受限於無法處理那些具有非常長的序列問題，例如文檔分類或者字符 ...
原文：Recurrent Neural Network系列3--理解RNN的BPTT算法和梯度消失
作者：zhbzz 出處：http: www.cnblogs.com zhbzz 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，我們將會簡要介紹BPTT並解釋它和傳統的反向傳播有何區別。我們也會嘗試着理解梯度消失問題，這也是LSTM和GRU 目前NLP及其它領域中 ...
2017-01-22 08:34 2 23858 推薦指數：
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RNN 入門教程 Part 3 – 介紹 BPTT 算法和梯度消失問題
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Recurrent Neural Network系列1--RNN（循環神經網絡）概述
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4.5 RNN循環神經網絡（recurrent neural network）
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循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）
為什么使用序列模型（sequence model）？標准的全連接神經網絡（fully connected neural network）處理序列會有兩個問題：1）全連接神經網絡輸入層和輸出層長度固定，而不同序列的輸入、輸出可能有不同的長度，選擇最大長度並對短序列進行填充（pad）不是一種很好 ...
Recurrent Neural Network[Content]
下面的RNN，LSTM，GRU模型圖來自這里 簡單的綜述 1. RNN 圖1.1 標准RNN模型的結構 2. BiRNN 3. LSTM 圖3.1 LSTM模型的結構 4. Clockwork RNN 5. Depth Gated RNN 6. Grid ...