Tensorflow循環神經網絡
Tensorflow循環神經網絡 循環神經網絡 梯度消失問題 LSTM網絡 RNN其他變種 用RNN和Tensorflow實現手寫數字分類 一.循環神經網絡 RNN背后的思想就是利用順序信息.在傳統的神經網絡中,我們假設所有輸入(或輸出 ...
原文：Tensorflow疑問： 在利用for循環構造一個循環網絡時，只能對本循環內的變量求導？
我想對RNN中每個時間步的loss計算關於RNNkernel和bias的梯度，於是更改了static rnn的源碼。 問題代碼是這樣的： 其中 update k b函數為： 然后這個跑出來報錯： 分析可得，問題不在reshape一行，而在reshape上面一行，求loss gradients得到的是None，即反向傳播時找不到loss和kernel的依賴關系。 很奇怪啊，我之前還寫了對正常的sta ...
2018-12-25 15:53 0 973 推薦指數：
相關推薦
關於ajax同步異步處理循環遍歷及push時發生的疑問
今天寫了一個簡單的ajax請求，其中因為一些需求 渲染過程沒有寫在回調函數內，要在外部訪問遍歷后的數組進行渲染，第一次寫時圖片如下圖 此時console.log(arr)打印出來的內容是一個長度為0，包含十條完整數據的數組，如下圖 此時，當我訪問arr[0]或者arr[1]時，均會 ...
關於 RNN 循環神經網絡的反向傳播求導
關於 RNN 循環神經網絡的反向傳播求導 本文是對 RNN 循環神經網絡中的每一個神經元進行反向傳播求導的數學推導過程，下面還使用 PyTorch 對導數公式進行編程求證。 RNN 神經網絡架構 一個普通的 RNN 神經網絡如下圖所示： 其中 \(x^{\langle t ...
tensorflow實現循環神經網絡
包括卷積神經網絡(CNN)在內的各種前饋神經網絡模型, 其一次前饋過程的輸出只與當前輸入有關與歷史輸入無關. 遞歸神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)充分挖掘了序列數據中的信息, 在時間序列和自然語言處理方面有着重要的應用. 遞歸神經網絡可以展開為普通的前饋 ...
TensorFlow——循環神經網絡基本結構
1、導入依賴包，初始化一些常量 2、處理數據集 3、構建模型 主要是定義各種變量或者對象，有些變量是經過計算得到的 4、創建run_epoch函數，用來控制模型的訓練 5、定義main函數 ...
TensorFlow學習筆記（六）循環神經網絡
一、循環神經網絡簡介 循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據。循環神經網絡刻畫了一個序列當前的輸出與之前信息的關系。從網絡結構上，循環神經網絡會記憶之前的信息，並利用之前的信息影響后面節點的輸出。 下圖展示了一個典型的循環神經網絡。 循環神經網絡的一個重要的概念 ...
基於TensorFlow的循環神經網絡(RNN)
RNN適用場景 循環神經網絡(Recurrent Neural Network)適合處理和預測時序數據 RNN的特點 RNN的隱藏層之間的節點是有連接的，他的輸入是輸入層的輸出向量.extend(上一時刻隱藏層的狀態向量)。 demo：單層全連接網絡作為循環體的RNN 輸入層維度：x ...
foreach 當被循環的變量為空時 不進入循環
$a = []; foreach($a as $v){ echo 222; } //不會輸出222 並且不會報錯 ...