深度學習（Deep Learning）：循環神經網絡一（RNN）
原址：https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 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 ...
原文：深度學習之循環神經網絡（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傳播算法來學習，即按照時間的逆序把誤差一步步往前傳遞。而當輸入序列比較長時，會產生梯度爆炸或梯度消失問題 ...
2019-04-14 16:55 0 4813 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
吳恩達深度學習筆記（deeplearning.ai）之循環神經網絡（RNN）（一）
RNN 首先思考這樣一個問題：在處理序列學習問題時，為什么不使用標准的神經網絡（建立多個隱藏層得到最終的輸出）解決，而是提出了RNN這一新概念？ 標准神經網絡如下圖所示： 標准神經網絡在解決序列問題時，存在兩個問題： 難以解決每個訓練樣例子輸入輸出長度不同的情況，因為序列的長度代表 ...
深度學習項目——基於循環神經網絡（RNN）的智能聊天機器人系統
基於循環神經網絡（RNN）的智能聊天機器人系統 本設計研究智能聊天機器人技術，基於循環神經網絡構建了一套智能聊天機器人系統，系統將由以下幾個部分構成：制作問答聊天數據集、RNN神經網絡搭建、seq2seq模型訓練、智能聊天。經過實驗，確定該系統可對本人的聊天話語進行快速並准確的回應，且回復 ...