原文:實現Bidirectional LSTM Classifier----深度學習RNN

雙向循環神經網絡 Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi RNN ,Schuster Paliwal, 年首次提出,和LSTM同年。Bi RNN,增加RNN可利用信息。普通MLP,數據長度有限制。RNN,可以處理不固定長度時序數據,無法利用歷史輸入未來信息。Bi RNN,同時使用時序數據輸入歷史及未來數據,時序相反兩個循環神經網絡連接同一輸出,輸出層可 ...

2019-01-19 13:48 0 698 推薦指數:

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學習筆記TF036:實現Bidirectional LSTM Classifier

雙向循環神經網絡(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster、Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年。Bi-RNN,增加RNN可利用信息。普通MLP,數據長度有限制。RNN,可以處理不固定長度時序數據,無法利用歷史 ...

Sat Aug 12 19:07:00 CST 2017 0 3706
深度學習之從RNNLSTM

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 ...

Wed Jul 25 05:59:00 CST 2018 4 20428
自己動手實現深度學習框架-7 RNN層--GRU, LSTM

目標 這個階段會給cute-dl添加循環層,使之能夠支持RNN--循環神經網絡. 具體目標包括: 添加激活函數sigmoid, tanh. 添加GRU(Gate Recurrent Unit)實現. 添加LSTM(Long Short-term Memory)實現 ...

Mon Jun 08 23:26:00 CST 2020 0 1159
深度學習之循環神經網絡RNN概述,雙向LSTM實現字符識別

深度學習之循環神經網絡RNN概述,雙向LSTM實現字符識別 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循環神經網絡,最早出現在20世紀80年代,主要是用於時序數據的預測和分類。它的基本思想是:前向將上一個時刻的輸出和本時刻的輸入同時作為網絡輸入,得到本時刻的輸出 ...

Sun Sep 03 09:22:00 CST 2017 0 5164
機器學習RNN ---LSTM原理及實現詳解

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Tue Jun 09 00:51:00 CST 2020 0 2557
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Tue Mar 15 22:15:00 CST 2016 0 2778
 
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