干貨｜深度理解RNN：時間序列數據的首選神經網絡
轉載自：http://www.sohu.com/a/156716195_642762 隨着科學技術的發展以及硬件計算能力的大幅提升，人工智能已經從幾十年的幕后工作一下子躍入人們眼簾。人工智能的背后源自於大數據、高性能的硬件與優秀的算法的支持。 2016年，深度學習已成為Google搜索的熱詞 ...
原文：簡單入門循環神經網絡RNN：時間序列數據的首選神經網絡
了解更多技術文章請點擊原文鏈接 隨着科學技術的發展以及硬件計算能力的大幅提升，人工智能已經從幾十年的幕后工作一下子躍入人們眼簾。人工智能的背后源自於大數據 高性能的硬件與優秀的算法的支持。 年，深度學習已成為Google搜索的熱詞，隨着最近一兩年的圍棋人機大戰中，阿法狗完勝世界冠軍后，人們感覺到再也無法抵擋住AI的車輪的快速駛來。在 年這一年中，AI已經突破天際，相關產品也出現在人們的生活中，比如 ...
2017-07-11 14:34 0 7016 推薦指數：
相關推薦
循環神經網絡（RNN）入門介紹
循環神經⽹絡是為更好地處理時序信息而設計的。它引⼊狀態變量來存儲過去的信息，並⽤其與當前的輸⼊共同決定當前的輸出。循環神經⽹絡常⽤於處理序列數據，如⼀段⽂字或聲⾳、購物或觀影的順序，甚⾄是圖像中的⼀⾏或⼀列像素。因此，循環神經⽹絡有着極為⼴泛的實際應⽤，如語⾔模型、⽂本分類、機器翻譯 ...
循環神經網絡（RNN）
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } body { ...
循環神經網絡（RNN）
一、RNN簡介 循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）是一類專門用於處理時序數據樣本的神經網絡，它的每一層不僅輸出給下一層，同時還輸出一個隱狀態，給當前層在處理下一個樣本時使用。就像卷積神經網絡可以很容易地擴展到具有很大寬度和高度的圖像，而且一些卷積神經網絡還可 ...
序列模型（5）-----雙向神經網絡（BRNN）和深層循環神經網絡（Deep RNN）
一、雙向循環神經網絡BRNN 采用BRNN原因： 雙向RNN，即可以從過去的時間點獲取記憶，又可以從未來的時間點獲取信息。為什么要獲取未來的信息呢？ 判斷下面句子中Teddy是否是人名，如果只從前面兩個詞是無法得知Teddy是否是人名，如果能有后面的信息就很好判斷了，這就需要用的雙向循環 ...
RNN神經網絡
RNN循環神經網絡（Recurrent Neural Network） RNN的基本介紹以及一些常見的RNN(本文內容)； 2. 詳細介紹RNN中一些經常使用的訓練算法，如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent ...
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和DNN(深度神經網絡)
本文轉載修改自：知乎-科言君 感知機(perceptron) 神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt ...