循環神經網絡之LSTM和GRU
什么。 But！ 我覺得邱錫鵬老師的書寫得更好！我又要開始推薦這本免費的書了：《神經網絡與深度學習》。這本書第六章循環神 ...
原文：機器學習（ML）九之GRU、LSTM、深度神經網絡、雙向循環神經網絡
門控循環單元 GRU 循環神經網絡中的梯度計算方法。當時間步數較大或者時間步較小時，循環神經網絡的梯度較容易出現衰減或爆炸。雖然裁剪梯度可以應對梯度爆炸，但無法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因，循環神經網絡在實際中較難捕捉時間序列中時間步距離較大的依賴關系。 門控循環神經網絡 gated recurrent neural network 的提出，正是為了更好地捕捉時間序列中時間步距離較大的依賴 ...
2020-02-15 20:08 0 2028 推薦指數：
相關推薦
機器學習之RNN循環神經網絡與LSTM
RNN循環神經網絡 RNN循環神經網絡，又稱為時間循環神經網絡。同樣縮寫是RNN的還有一種叫做遞歸神經網絡（結構循環時間網絡）。 1.基本循環神經網絡 其中U、V、W 均為權重值，圖片左邊的基本循環圖等價於右邊分解后的循環圖。從右圖中我們可以看出隱藏值St 取決於St-1 ...
深度學習四：從循環神經網絡入手學習LSTM及GRU
循環神經網絡 簡介 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks， RNN） 是一類用於處理序列數據的神經網絡。之前的說的卷積神經網絡是專門用於處理網格化數據（例如一個圖像）的神經網絡，而循環神經網絡專門用於處理序列數據（例如\(x^{(1)},x^{(2)},···,x ...
深度學習之循環神經網絡RNN概述，雙向LSTM實現字符識別
深度學習之循環神經網絡RNN概述，雙向LSTM實現字符識別 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循環神經網絡，最早出現在20世紀80年代，主要是用於時序數據的預測和分類。它的基本思想是：前向將上一個時刻的輸出和本時刻的輸入同時作為網絡輸入，得到本時刻的輸出 ...
機器學習，深度學習，神經網絡，深度神經網絡
先來說一下這幾者之間的關系：人工智能包含機器學習，機器學習包含深度學習（是其中比較重要的分支）。深度學習源自於人工神經網絡的研究，但是並不完全等於傳統神經網絡。所以深度學習可以說是在傳統神經網絡基礎上的升級。神經網絡一般有輸入層->隱藏層->輸出層，一般來說隱藏層大於2的神經網絡 ...
GRU神經網絡
1、GRU概述 GRU是LSTM網絡的一種效果很好的變體，它較LSTM網絡的結構更加簡單，而且效果也很好，因此也是當前非常流形的一種網絡。GRU既然是LSTM的變體，因此也是可以解決RNN網絡中的長依賴問題。 在LSTM中引入了三個門函數：輸入門、遺忘門 ...
【機器學習基礎】神經網絡/深度學習基礎
神經網絡是深度學習的基礎，上節提到由LR能夠聯系到神經網絡，本節就對神經網絡和BP算法進行一個回顧和總結。 1.由LR到神經網絡 前面在邏輯回歸的文章末尾提到，當樣本是線性不可分時，需要對樣本數據進行轉換，轉換過后在進行分類，那么轉換的這個步驟就成為特征的提取的過程，結構如圖所示 ...
雲中的機器學習：FPGA 上的深度神經網絡
人工智能正在經歷一場變革，這要得益於機器學習的快速進步。在機器學習領域，人們正對一類名為“深度學習”算法產生濃厚的興趣，因為這類算法具有出色的大數據集性能。在深度學習中，機器可以在監督或不受監督的方式下從大量數據中學習一項任務。大規模監督式學習已經在圖像識別和語音識別等任務 ...