原文:多層RNN

多層雙向GRU 參考:博客 RNN在使用過程中會出現梯度爆炸 exploding gradients 和梯度消失 vanishing gradients 兩種問題: 梯度爆炸 這個問題通常出現在深度神經網絡中 多層網絡 ,當使用梯度回傳時,梯度可能會爆炸。這個問題可以使用 gradient clipping 方法解決,即設定一個閾值,當超過這個閾值之后,就把梯度設為一個固定值 梯度消失 這個問題通 ...

2019-05-08 10:34 0 1013 推薦指數:

查看詳情

簡單的RNN和BP多層網絡之間的區別

先來個簡單的多層網絡 RNN的原理和出現的原因,解決什么場景的什么問題 關於RNN出現的原因,RNN詳細的原理,已經有很多博文講解的非常棒了。 如下: http://ai.51cto.com/art/201711/559441.htm 更多的例子可以百度了解 為什么我寫這篇博客 主要 ...

Sat Nov 10 09:39:00 CST 2018 0 1079
RNN

目錄 1. 為什么需要RNN 2. LSTM的結構 3. LSTM網絡 4. RNN 的評估 5. RNN的應用 6. Attention-based model 1. 為什么需要RNN? 傳統的神經網絡,一個輸入會對應一個輸出,如果輸入不變,那輸出也不會變。如下,一個 ...

Wed Sep 04 04:59:00 CST 2019 0 1109
RNN及雙向RNN原理

原文地址:http://www.keraschina.com/keras_rnn/ 一、RNN網絡結構及原理講解 RNN的網絡結構如下圖: Xi代表輸入第i時刻輸入,hi代表第i時刻記憶,yi代表第i時刻輸出,U,V,W為相應權重矩陣。 圖中左側是未展開RNN模型,在模型中間 ...

Sun Apr 05 03:27:00 CST 2020 0 1132
拓端tecdat|TensorFlow 2.0 keras開發深度學習模型實例:多層感知器(MLP),卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=15850 在本部分中,您將發現如何使用標准深度學習模型(包括多層感知器(MLP),卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN))開發,評估和做出預測。 開發多層感知器模型 多層感知器模型(簡稱MLP)是標准的全連接 ...

Wed Sep 16 23:07:00 CST 2020 0 539
RNN(一)——RNN和LSTM原理

背景 神經網絡,卷積神經網絡等其他深度學習算法,都有個局限性,各個輸入在算法內部是相對獨立的。比如:‘星際爭霸有意思,我愛玩’這句話,是有上下文關系的。 如果放在其他網絡里面,各個分詞將會獨立處理。但是在rnn里面,可以將上文記憶下來,做為下文的運算基礎。 總之:rnn適合用來解決具有上下文 ...

Tue Dec 11 23:06:00 CST 2018 0 846
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 ...

Wed May 01 21:38:00 CST 2019 0 735
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 ...

Sat May 13 02:17:00 CST 2017 0 7797
Pytorch RNN

0、循環神經網絡 (Recurrent Neural Network) 每一步的參數W是固定的 當前隱狀態包含了所有前面出現的單詞信息 對於RNN,如何訓練Train: ①:每一時刻的輸出誤差Et都有之前所有時刻的隱狀態ht有關,因此是求和符號 ②:對於隱狀態 ...

Sun Aug 16 05:36:00 CST 2020 0 923
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM