RNN的介紹
一、狀態和模型 在CNN網絡中的訓練樣本的數據為IID數據（獨立同分布數據），所解決的問題也是分類問題或者回歸問題或者是特征表達問題。但更多的數據是不滿足IID的，如語言翻譯，自動文本生成。它們是一個序列問題，包括時間序列和空間序列。這時就要用到RNN網絡，RNN的結構圖如下所示： 序列 ...
原文：RNN的介紹
一 狀態和模型 在CNN網絡中的訓練樣本的數據為IID數據 獨立同分布數據 ，所解決的問題也是分類問題或者回歸問題或者是特征表達問題。但更多的數據是不滿足IID的，如語言翻譯，自動文本生成。它們是一個序列問題，包括時間序列和空間序列。這時就要用到RNN網絡，RNN的結構圖如下所示： 序列樣本一般分為：一對多 生成圖片描述 ，多對一 視頻解說，文本歸類 ，多對多 語言翻譯 。RNN不僅能夠處理序列 ...
2019-05-01 13:38 0 735 推薦指數：
相關推薦
RNN介紹，較易懂
人類並不是每時每刻都從一片空白的大腦開始他們的思考。在你閱讀這篇文章時候，你都是基於自己已經擁有的對先前所見詞的理解來推斷當前詞的真實含義。我們不會將所有的東西都全部丟棄，然后用空白的大腦進行思 ...
RNN以及LSTM的介紹和公式梳理
前言 好久沒用正兒八經地寫博客了，csdn居然也有了markdown的編輯器了，最近花了不少時間看RNN以及LSTM的論文，在組內『夜校』分享過了，再在這里總結一下發出來吧，按照我講解的思路，理解RNN以及LSTM的算法流程並推導一遍應該是沒有問題的。 RNN最近做出 ...
網絡流量預測入門（一）之RNN 介紹
目錄 網絡流量預測入門（一）之RNN 介紹 RNN簡介 RNN 結構 RNN原理 結構原理 損失函數$E$ 反向傳播 總結 參考 ...
循環神經網絡RNN的基本介紹
本博客適合那些BP網絡很熟悉的讀者 一 基本結構和前向傳播 符號解釋： 1. $c_{t}^{l}$：t時刻第l層的神經元的集合，因為$c_{t}^{l}$表示的是一層隱藏層，所以圖中一個圓 ...
RNN、LSTM介紹以及梯度消失問題講解
寫在最前面，感謝這兩篇文章，基本上的框架是從這兩篇文章中得到的： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529 https://zhuanlan.zhihu.com/ ...
character-RNN模型介紹以及代碼解析
RNN是一個很有意思的模型。早在20年前就有學者發現了它強大的時序記憶能力，另外學術界以證實RNN模型屬於Turning-Complete，即理論上可以模擬任何函數。但實際運作上，一開始由於vanishing and exploiting gradient問題導致BPTT算法學習不了長期記憶 ...
循環神經網絡（RNN）入門介紹
循環神經⽹絡是為更好地處理時序信息而設計的。它引⼊狀態變量來存儲過去的信息，並⽤其與當前的輸⼊共同決定當前的輸出。循環神經⽹絡常⽤於處理序列數據，如⼀段⽂字或聲⾳、購物或觀影的順序，甚⾄是 ...