0 前言 卷積神經網絡DNN和CNN 循環神經網絡RNN 神經網絡發展歷史 自然語言處理 NLP 循環神經網絡想要整理的內容包括: 循環神經網絡結構 經典循環神經網絡 循環神經網絡的變體 1 循環神經網絡 ...
. 從一個栗子開始 Slot Filling 比如在一個訂票系統上,我們的輸入 Arrive Taipei on November nd 這樣一個序列,我們設置幾個槽位 Slot ,希望算法能夠將關鍵詞 Taipei 放入目的地 Destination 槽位, 將November和 nd放入到達時間 Time of Arrival 槽位,將Arrive和on放入其他 Other 槽位,實現對輸入 ...
2017-04-15 18:40 0 6366 推薦指數:
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RNN循環神經網絡 RNN循環神經網絡,又稱為時間循環神經網絡。同樣縮寫是RNN的還有一種叫做遞歸神經網絡(結構循環時間網絡)。 1.基本循環神經網絡 其中U、V、W 均為權重值,圖片左邊的基本循環圖等價於右邊分解后的循環圖。從右圖中我們可以看出隱藏值St 取決於St-1 ...
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,適合用於處理視頻、語音、文本等與時序相關的問題。在循環神經網絡中,神經元不但可以接收其他神經元的信息,還可以接收自身的信息,形成具有環路的網絡結構。 循環神經網絡的參數學習可以通過隨時間反向 ...
循環神經網絡(Recurrent Neural NetWork,RNN)是一種將節點定向連接成環的人工神經網絡,其內部狀態可以展示動態時序行為。 循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據。循環神經網絡最初就是為了刻畫一個序列當前的輸出與之前信息的關系。從網絡結構上來看,循環神經網絡 ...
在解決一些簡單的分類問題時,線性回歸與邏輯回歸就足以應付,但面對更加復雜的問題時(例如對圖片中車的類型進行識別),運用之前的線性模型可能就得不到理想的結果,而且由於更大的數據量,之前方法的計算量也會變得異常龐大。因此我們需要學習一個非線性系統:神經網絡。 我在學習 ...
門控循環單元(GRU) 循環神經網絡中的梯度計算方法。當時間步數較大或者時間步較小時,循環神經網絡的梯度較容易出現衰減或爆炸。雖然裁剪梯度可以應對梯度爆炸,但無法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因,循環神經網絡在實際中較難捕捉時間序列中時間步距離較大的依賴關系。 門控循環神經網絡(gated ...
Cost function(代價函數) 1、參數表示: m 個訓練樣本:{(x(1), y(1)), (x(2), y(2)), ..., (x(m), y(m))} 神經網絡的層數:L l 層的神經元數量(不計入偏置單元):Sl 2、兩種分類問題: (1)Binary ...
目錄 迷人的神經網絡——機器學習筆記1 第1章 神經元模型及網絡結構 1.1 神經元模型 1.1.1 單輸入神經元 1.1.2 激活函數 1.1.3 多輸入神經元 1.2 網絡 ...