圖像標注 python實現-普通RNN篇
RNN介紹 神經網絡包含輸入層、隱層、輸出層，通過激活函數控制輸出，層與層之間通過權值連接。激活函數是事先確定好的，那么神經網絡模型通過訓練“學“到的東西就蘊含在“權值“中。 RNN與普通神經網絡最大的不同就是建立了時序和狀態的概念，即某個時刻的輸出依賴與前一個狀態和當前的輸入，所以RNN ...
原文：Python實現RNN
一般的前饋神經網絡中, 輸出的結果只與當前輸入有關與歷史狀態無關, 而遞歸神經網絡 Recurrent Neural Network, RNN 神經元的歷史輸出參與下一次預測. 本文中我們將嘗試使用RNN處理二進制加法問題: 兩個加數作為兩個序列輸入, 從右向左處理加數序列.和的某一位不僅與加數的當前位有關, 還與上一位的進位有關. 詞語的含義與上下文有關, 未來的狀態不僅與當前相關還與歷史狀態相 ...
2017-05-12 14:06 0 4733 推薦指數：
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