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：神經序列模型之RNN 及其變種LSTM、GRU
序列數據的處理，從語言模型 N gram 模型說起，然后着重談談 RNN，並通過 RNN 的變種 LSTM 和 GRU 來實戰文本分類。 語言模型 N gram 模型 一般自然語言處理的傳統方法是將句子處理為一個詞袋模型 Bag of Words，BoW ，而不考慮每個詞的順序，比如用朴素貝葉斯算法進行垃圾郵件識別或者文本分類。在中文里有時候這種方式沒有問題，因為有些句子即使把詞的順序打亂，還是可 ...
2019-12-03 15:52 0 393 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 ...
RNN - LSTM - GRU
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，因而常用於序列建模。本篇先總結 RNN 的基本概念，以及其訓練中時常遇到梯度爆炸和梯度消失問題，再引出 RNN 的兩個主流變種 —— LSTM 和 GRU ...
深度學習中的序列模型演變及學習筆記（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention機制）
【說在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴！[認真看圖][認真看圖] 【補充說明】深度學習中的序列模型已經廣泛應用於自然語言處理（例如機器翻譯等）、語音識別、序列生成、序列分析等眾多領域！ 【再說一句】本文主要介紹深度學習中序列模型 ...
RNN & GRU & LSTM 區別與聯系
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 ...