tensorflow 雙向 rnn 如何在tensorflow中實現雙向rnn 單層雙向rnn 單層雙向rnn (cs224d) tensorflow中已經提供了雙向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn ...
傳統的語言模型在預測序列中的下一個單詞時只會考慮到前面的有限個單詞,RNN與之不同,RNN網絡會根據前面已經出現的所有輸入來調整整個網絡。下圖是RNN網絡的典型結構: Xt表示在t時刻的輸入,ht表示t時刻的隱藏層狀態,yt表示t時刻的輸出。每一個隱藏層都有許多的神經元,這些神經元將上一層的輸入做線性變換 矩陣乘法,也就是乘以權重 ,然后再使用非線性激活函數進行激活。t時刻的輸入Xt和t 時刻的隱 ...
2018-07-28 09:57 0 5542 推薦指數:
tensorflow 雙向 rnn 如何在tensorflow中實現雙向rnn 單層雙向rnn 單層雙向rnn (cs224d) tensorflow中已經提供了雙向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn ...
CNN與RNN的結合 問題 前幾天學習了RNN的推導以及代碼,那么問題來了,能不能把CNN和RNN結合起來,我們通過CNN提取的特征,能不能也將其看成一個序列呢?答案是可以的。 但是我覺得一般直接提取的特征喂給哦RNN訓練意義是不大的,因為RNN擅長處理的是不定長的序列,也就是說,seq ...
一些新理解 之前我有個疑惑,RNN的網絡窗口,換句話說不也算是一個卷積核嘛?那所有的網絡模型其實不都是一個東西嗎?今天又聽了一遍RNN,發現自己大錯特錯,還是沒有學明白阿。因為RNN的窗口所包含的那一系列帶有時間序列的數據,他們再窗口內是相互影響的,這也正是RNN的核心,而不是像卷積那樣直接選個 ...
1. 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 2nd” 這樣一個序列,我們設置幾個槽位(Slot), ...
理論上講,只要足夠大的RNN結構就能去生成任意復雜的序列結構。 但是在實際上,標准的RNN並不能有效的長期保存信息(這是由於類似HMM的結構,每次每個節點的信息如果始終經過同樣的變換,那么會要么指數爆炸要么指數衰減,很快信息就會丟失)。也是由於它這個“健忘”的特點,這種RNN生成的序列很容易缺乏 ...
一、前言 在圖像處理領域,卷積神經網絡(Convolution Nerual Network,CNN)憑借其強大的性能取得了廣泛的應用。作為一種前饋網絡,CNN中各輸入之間是相互 ...
RNN、LSTM、Char-RNN 學習系列(一) zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouw 2016-3-15 版權聲明:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 轉載請注明出處:http ...
1、循環神經網絡概述 循環神經網絡(RNN)和DNN,CNN不同,它能處理序列問題。常見的序列有:一段段連續的語音,一段段連續的手寫文字,一條句子等等。這些序列長短不一,又比較難拆分成一個個獨立的樣本來訓練。那么RNN又是怎么來處理這類問題的呢?RNN就是假設我們的樣本是基於序列 ...