RNN、LSTM、GRU
一、什么是循環神經網絡： 循環神經網絡（Rerrent Neural Network, RNN），RNN是神經網絡的一種，類似的還有深度神經網絡DNN，卷積神經網絡CNN，生成對抗網絡GAN，等等。 RNN的特點，RNN對具有序列特性的數據非常有效，它能挖掘數據中的時序信息以及語義信息，利用 ...
原文：TensorFlow之RNN：堆疊RNN、LSTM、GRU及雙向LSTM
RNN Recurrent Neural Networks，循環神經網絡 是一種具有短期記憶能力的神經網絡模型，可以處理任意長度的序列，在自然語言處理中的應用非常廣泛，比如機器翻譯 文本生成 問答系統 文本分類等。 但由於梯度爆炸或梯度消失，RNN存在長期依賴問題，難以建立長距離的依賴關系，於是引入了門控機制來控制信息的累積速度，包括有選擇地加入新信息，並有選擇地遺忘之前積累的信息。比較經典的基於 ...
2019-04-29 15:31 0 7299 推薦指數：
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一、RNN RNN結構： RNN的結構是由一個輸入層、隱藏層、輸出層組成： 將RNN的結構按照時間序列展開 其中$U_{t-1}、U_{t}、U_{t+1}$三者是同一個值，只是按着時刻稱呼不一樣而已，對應的W和V也是一樣。 對應的前向傳播公式和對應的每個時刻 ...
RNN、lstm和GRU推導
RNN：（Recurrent Neural Networks）循環神經網絡 第t">t層神經元的輸入，除了其自身的輸入xt">xt，還包括上一層神經元的隱含層輸出st−1">st−1 每一層的參數U,W,V都是共享的 lstm：長短 ...
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這里講一下RNN（又稱“valina RNN”）&GRU&LSTM三者的具體結構以及之間的聯系。 1、RNN 在基本的RNN中（valina RNN），輸出和隱狀態相同； 2、GRU 加入了reset門和update門，前者用於確定前一步的隱狀態有多少可以輸入當前 ...
RNN，LSTM，GRU簡單圖解：
一篇經典的講解RNN的，大部分網絡圖都來源於此：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 每一層每一時刻的輸入輸出：https://www.cnblogs.com/lovychen/p/9368390.html ...
LSTM、GRU、 BRNN、Hierarchical RNN
；另一種則是設計更加精密的recurrent unit，如LSTM，GRU。而本文的重點是比較LSTM，G ...
RNN-LSTM-GRU-BIRNN
https://blog.csdn.net/wangyangzhizhou/article/details/76651116 共三篇 RNN的模型展開后多個時刻隱層互相連接，而所有循環神經網絡都有一個重復的網絡模塊，RNN的重復網絡模塊很簡單，如下下圖，比如只有一個tanh層 ...