博客作者:凌逆戰 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 這篇文章主要介紹使用Keras框架來實現RNN家族模型,TensorFlow實現RNN的代碼可以參考我的另外一篇博客:TensorFlow中實現RNN,徹底弄懂 ...
目錄 Part A:TimeDistributed component 解釋 Part B:simple RNN 解釋 Part C:兩層隱藏層Simple RNN解釋 Part D:LSTM 解釋 Part E:GRU 解釋 References 本文翻譯自:RNN with Keras: Understanding computations 經過查找,覺得這篇博客將得比較清楚,所以進行了搬運 ...
2021-04-29 00:04 0 282 推薦指數:
博客作者:凌逆戰 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 這篇文章主要介紹使用Keras框架來實現RNN家族模型,TensorFlow實現RNN的代碼可以參考我的另外一篇博客:TensorFlow中實現RNN,徹底弄懂 ...
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 ...
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 ...
原文鏈接:http://www.one2know.cn/keras5/ CNN 卷積神經網絡 卷積 池化 https://www.cnblogs.com/peng8098/p/nlp_16.html 中有介紹 以數據集MNIST構建一個卷積神經網路 輸出: RNN ...
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 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/83657993 RNN(Recurrent Neural Network)是一類用於處理序列數據的神經網絡。 什么是序列呢?序列是一串有順序的數據,比如某一條數據為 [x1 ...
一個詞出現的概率只與前面N個詞相關。模型的大小和N的關系是指數級的。 RNN:理論上可以往前(或者往后 ...
1. RNN RNN結構圖 計算公式: 代碼: 運行結果: 可見,共70個參數 記輸入維度(x的維度,本例中為2)為dx, 輸出維度(h的維度, 與隱藏單元數目一致,本例中為7)為dh 則公式中U的shape ...