原文:關於RNN (循環神經網絡)相鄰采樣為什么在每次迭代之前都需要將參數detach

關於RNN 循環神經網絡 相鄰采樣為什么在每次迭代之前都需要將參數detach 這個問題出自 動手學深度學習pytorch 中RNN 第六章 . 節內容,如下圖所示: 當時看到這個注釋,我是一臉懵逼, 難道就不能解釋清楚一點嘛,讓我獨自思考了那么長時間,差評 我主要有以下疑惑: 每次小批量反向傳播之后,由於torch是動態計算圖,本質上該次的計算圖已經銷毀,與下次小批量迭代的構建的計算沒有任何關聯 ...

2020-07-12 10:41 6 540 推薦指數:

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循環神經網絡RNN

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Tue Jul 14 15:38:00 CST 2020 0 1111
循環神經網絡RNN

一、RNN簡介 循環神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN)是一類專門用於處理時序數據樣本的神經網絡,它的每一層不僅輸出給下一層,同時還輸出一個隱狀態,給當前層在處理下一個樣本時使用。就像卷積神經網絡可以很容易地擴展到具有很大寬度和高度的圖像,而且一些卷積神經網絡還可 ...

Wed Oct 27 19:18:00 CST 2021 0 819
循環神經網絡RNN原理

一、循環神經網絡簡介   循環神經網絡,英文全稱:Recurrent Neural Network,或簡單記為RNN需要注意的是,遞歸神經網絡(Recursive Neural Network)的簡寫也是RNN,但通常RNN循環神經網絡循環神經網絡是一類用於處理序列數據的神經網絡。它與 ...

Mon Apr 01 23:28:00 CST 2019 1 2428
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,甚⾄是圖像中的⼀⾏或⼀列像素。因此,循環神經⽹絡有着極為⼴泛的實際應⽤,如語⾔模型、⽂本分類、機器翻譯 ...

Fri Sep 27 05:44:00 CST 2019 0 1607
基於TensorFlow的循環神經網絡(RNN)

RNN適用場景 循環神經網絡(Recurrent Neural Network)適合處理和預測時序數據 RNN的特點 RNN的隱藏層之間的節點是有連接的,他的輸入是輸入層的輸出向量.extend(上一時刻隱藏層的狀態向量)。 demo:單層全連接網絡作為循環體的RNN 輸入層維度:x ...

Thu Apr 19 21:26:00 CST 2018 0 1284
深度學習之循環神經網絡RNN

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,適合用於處理視頻、語音、文本等與時序相關的問題。在循環神經網絡中,神經元不但可以接收其他神經元的信息,還可以接收自身的信息,形成具有環路的網絡結構。 循環神經網絡參數學習可以通過隨時間反向 ...

Mon Apr 15 00:55:00 CST 2019 0 4813
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,所以圖中一個圓圈表示多個神經元。 2. $h_{t}^{l}$:第l層在t時刻的輸出。因為$h_{t}^{l ...

Wed Sep 28 07:25:00 CST 2016 2 8519
 
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