RNN

最新推荐文章于 2019-07-21 12:06:19 发布
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博客提及在Vanilla RNN中进行djdθ是为了反向梯度计算，而djdx实际上是前一步的djdy，聚焦于Vanilla RNN的梯度计算相关内容。
1.在Vanilla RNN中做djdθ，是为了反向梯度计算;做djdx实际上是前一步的djdy。
RNN公式解释：实现记忆功能；RNN的状态向量
ZJQ的博客
11-19 473
因此，词向量变为状态向量的过程实际上是RNN在处理时序数据时不断更新其内部状态的一个环节。这个过程使得RNN能够捕捉输入序列中的时序依赖性和语义信息，从而在处理诸如机器翻译、文本生成等NLP任务时表现出色。需要注意的是，虽然上述解释是基于最经典的RNN结构，但现代RNN的变种（如LSTM和GRU）在状态向量的更新方式和内部机制上有所不同。这些变种通过引入更复杂的门控机制和记忆单元来改进了原始RNN的性能和稳定性。RNN、GRU、LSTM公式推导和矩阵变化_哔哩哔哩_bilibili。
使用TensorFlow实现RNN模型入门篇1
呜呜哈的博客
04-27 1万+
最近在看RNN模型，为简单起见，本篇就以简单的二进制序列作为训练数据，而不实现具体的论文仿真，主要目的是理解RNN的原理和如何在TensorFlow中构造一个简单基础的模型架构。其中代码参考了这篇博客。数据集首先我们看一下实验数据的构造：输入数据X：在时间t，Xt的值有50%的概率为1，50%的概率为0； 输出数据Y：在实践t，Yt的值有50%的概率为1，50%的概率为0，除此之外，如果`Xt-3
循环神经网络RNN
大树先生的博客
08-31 2815
循环神经网络RNN1. 循环神经网络RNN原理工作过程 文本处理（训练） 一个神经元，不同时刻 每个时刻都有输出
序列模型-RNN
燃烧吧！我的小宇宙！
05-22 581
公式实现实验参考文献1.Yoshua Bengio，etc. Deep Learning 2.
新课上线|TensorFlow、RNN神经网络、Elasticsearch教程等
实验楼
03-02 727
关注「实验楼」，每天分享一个项目教程   最近又上线了哪些新课程？快来看看吧～免费课一、《利用TensorFlow进行自然语言处理》课程来源：书籍《TensorFlow技术解析与实战 》—异步社区课程简介：自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的另一个重要方向，其中很重要的一点就是语音识别。本课程利用TensorFlow框架训练网络，实现神经网络的语音识别功能。知识点：自然语言处理的概念自然
深度学习RNN 经典论文69篇，包含LSTM应用，LSTM综述，RNN应用，RNN综述
03-29
深度学习RNN（循环神经网络）是人工智能领域中一种重要的序列模型，尤其在自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务中表现出色。RNNs以其独特的结构，能够处理变长输入序列，并且能够在处理过程中保留历史信息，...
RNN_股票预测,rnn股票预测,Python
09-10
在本文中，我们将深入探讨如何使用Python编程语言和TensorFlow框架构建一个循环神经网络（RNN）模型，来预测股票市场的价格，特别是针对茅台酒的开盘价。股票预测是一个复杂而具有挑战性的任务，因为股票价格受众多...
MATLAB算法-循环神经网络(RNN)算法详解，附代码.pdf
07-17
循环神经网络（RNN）是一种在处理序列数据时非常有效的神经网络模型，尤其适用于捕捉时间序列中的依赖关系。在MATLAB中，RNN可以通过深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）来构建和训练，用于各种任务，如语言...
Vanilla RNN是什么，它背后又隐藏了什么？
雷克世界
12-11 6494
原文来源：Medium 作者：Apil Tamang 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮 众所周知，对于我们来说，循环神经网络（RNN）是确实一个难以理解的神经网络，它们具有一定的神秘性，尤其是对于初学者来说就显得更不可思议了。当人们开始谈论长短期记忆网络（LSTM）或者RNN体系结构的未展开/展开（rolled/unrolled）版本时，我相信，这些讨论肯定会让我们对
RNN详解(Recurrent Neural Network)
热门推荐
bestrivern的博客
07-21 15万+
一.概述 RNN用于处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用...
RNN词向量计算
红叶谷 wsp_1138886114的博客
09-24 770
# coding:utf-8 import csv import itertools import operator import timeit import nltk import numpy as np import sys import utils from datetime import datetime #递归神经网络困难 '''词向量映射 ''' vocabulary_size...
用RNN处理单词向量
ybx的专栏
10-08 2163
总结本文包含以下内容： 连接诶单词向量（Word Embedding） 使用RNN结构 使用内容窗口
使用 rnn 训练词向量模型
ouprince
10-31 3327
词向量说明如下： 词向量模型表征的是词语与词语之间的距离和联系，词向量也叫词嵌入 word embedding CBOW 模型: 根据某个词的上下文，计算中间词出现的概率,预测的是中心词 Skip-Gram 模型: 跟据中间词，分别计算它的上下文概率，与 CBOW 模型相反，预测的是上下文 比如 "我喜欢你" 在Skip-Gram 中,取出其中的一个字当做输入，将其前面和后面的子分别当做标签...
深度学习（Deep Learning）读书思考六：循环神经网络一（RNN）
fangqingan_java的专栏
11-20 1万+
概述 循环神经网络（RNN-Recurrent Neural Network）是神经网络家族中的一员，擅长于解决序列化相关问题。包括不限于序列化标注问题、NER、POS、语音识别等。RNN内容比较多，分成三个小节进行介绍，内容包括RNN基础以及求解算法、LSTM以及变种GRU、RNN相关应用。本节主要介绍 1.RNN基础知识介绍 2.RNN模型优化以及存在的问题 3.RNN模
王小草【深度学习】笔记第七弹--RNN与应用案例：注意力模型与机器翻译
【人工智能】王小草的博客
12-08 1万+
标签（空格分隔）： 王小草深度学习笔记1. 注意力模型1.2 注意力模型概述注意力模型（attention model)是一种用于做图像描述的模型。在笔记6中讲过RNN去做图像描述，但是精准度可能差强人意。所以在工业界，人们更喜欢用attention model。结合下图，先简单地讲一下，注意力模型的运作原理。 第一步：进来一张图片 第二步：图片进入卷积神经网络，进行前向运算，将某个卷积层的结果
lecture7-序列模型及递归神经网络RNN
weixin_33697898的博客
11-15 861
Hinton 第七课 。这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种，是不一样的，前者指的是一种人工神经网络，后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者，这部分翻译的不好，因为之前没怎么接触过RNN，不过就当理解意境吧，所以附上所有的ｐｐｔ，看得懂的就看PPt,下面的是附带说明，有些语句没有那么通顺，所以就当意境...
RNN学习笔记（五）-RNN 代码实现
rtygbwwwerr的专栏
04-04 2万+
RNN学习笔记（五）-RNN 代码实现
用RNN拟合加法运算
whai的专栏
09-13 3292
最近在看keras文档的时候看到一个关于RNN的很有意思的应用——用RNN拟合加法运算。看完之后我自己也实现了一下，原版代码在这里https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/addition_rnn.py一. 实验描述用RNN拟合整数的加法运算，其中被加数和加数在区间[0,1000)[0, 1000)内。二. 实验思路先从数据讲起，因
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