原文:深度學習(Deep Learning):循環神經網絡一(RNN)

原址:https: blog.csdn.net fangqingan java article details 概述 循環神經網絡 RNN Recurrent Neural Network 是神經網絡家族中的一員,擅長於解決序列化相關問題。包括不限於序列化標注問題 NER POS 語音識別等。RNN內容比較多,分成三個小節進行介紹,內容包括RNN基礎以及求解算法 LSTM以及變種GRU RNN相關 ...

2018-07-26 22:04 0 1602 推薦指數:

查看詳情

深度學習循環神經網絡RNN

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 ...

Mon Apr 15 00:55:00 CST 2019 0 4813
神經網絡深度學習 (Neural Network & Deep Learning)

  深度學習其實就是有更多隱層的神經網絡,可以學習到更復雜的特征。得益於數據量的急劇增多和計算能力的提升,神經網絡重新得到了人們的關注。 1. 符號說明 2. 激活函數   為什么神經網絡需要激活函數呢?如果沒有激活函數,可以推導出神經網絡的輸出y是關於輸入x的線性組合 ...

Wed Jul 15 07:03:00 CST 2020 0 568
RNN循環神經網絡學習——概述

  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 ...

Mon Dec 02 01:55:00 CST 2019 0 547
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 ...

Sat Jul 14 07:12:00 CST 2018 0 1200
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、DNN(深度神經網絡)

CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、DNN(深度神經網絡)的內部網絡結構有什么區別? DNN以神經網絡為載體,重在深度,可以說是一個統稱。RNN,回歸型網絡,用於序列數據,並且有了一定的記憶效應,輔之以lstm。CNN應該側重空間映射,圖像數據尤為貼合此場景。 DNN以神經網絡 ...

Thu Jun 29 01:28:00 CST 2017 0 1600
Neural Networks and Deep Learning(神經網絡深度學習) - 學習筆記

catalogue 0. 引言 0x1: 神經網絡的分層神經元意味着什么 為了解釋這個問題,我們先從一個我們熟悉的場景開始說起,電子電路的設計 如上圖所示,在實踐中,在解決線路設計問題(或者大多數其他算法問題)時,我們通常先考慮如何解決子問題,然后逐步地集成這些子 ...

Mon Apr 24 05:21:00 CST 2017 1 5186
深度神經網絡多任務學習(Multi-Task Learning in Deep Neural Networks)

MTL 有很多形式:聯合學習(joint learning)、自主學習learning to learn)和帶有輔助任務的學習learning with auxiliary task)等。一般來說,優化多個損失函數就等同於進行多任務學習。即使只優化一個損失函數(如在典型情況下),也有可能借 ...

Thu Jan 17 22:59:00 CST 2019 0 6450
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 ...

Wed Dec 05 04:14:00 CST 2018 0 2713
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM