神经网络的前向传播和误差反向传播（NN，RNN，LSTM）（二）

最新推荐文章于 2024-05-31 20:25:32 发布

Jiesonshan

最新推荐文章于 2024-05-31 20:25:32 发布

阅读量1.5k

点赞数

deep learning 专栏收录该内容

13 篇文章

订阅专栏

本文转自：http://blog.youkuaiyun.com/u011414416/article/details/46694877 ，转载请注明原文出处。

本文将简要介绍循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），以及RNN的前向计算和误差反向传播过程。

以下内容主要引自Alex Graves写的Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks 一书。
（http://www.springer.com/cn/book/9783642247965）

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Jiesonshan

关注关注

0
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

循环神经网络（RNN）

小朱小朱绝不认输的博客

01-10

2万+

在之前学习了全连接神经网络（DNN）模型，网络结构都是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的节点是无连接的。一、神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？二、为什么需要RNN（循环神经网络）考虑这样一个问题，如果要预测句子的下一个单词是什么

深度学习--RNN循环神经网络和LSTM

ssheudjbdndnjd的博客

04-25

2138

我们来看一看百度百科给的解释下面是循环神经网络的一部分黑色直线代表权重，a1，a2代表存储单元，黄色框框代表输入，曲线是激活函数。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

从NN到RNN再到LSTM(2): 循环神经网络RNN简介及计算

Clear.的博客

07-01

8119

本文将简要介绍循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），以及RNN的前向计算和误差反向传播过程。转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/u011414416/article/details/46709965以下内容主要引自Alex Graves写的Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural

循环神经网络(RNN)

qq_44511163的博客

08-11

1969

学习RNN已经LSTM模型

用numpy实现神经网络FC CNN、RNN、LSTM_nn-form cratch.zip

10-02

numpy作为一个强大的数值计算库，非常适合用来实现全连接网络中的矩阵运算，例如权重的初始化、前向传播、反向传播、梯度下降等。接下来是卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Networks），这种神经网络特别...

【模型架构】学习RNN、LSTM、TextCNN和Transformer以及PyTorch代码实现

cjy_colorful0806的博客

05-31

1901

在自然语言处理（NLP）领域，模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从早期的循环神经网络（RNN）到长短期记忆网络（LSTM）、Transformer再到当下火热的Mamba（放在下一节），每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyTorch中的实现，由于我只是门外汉（想扩展一下知识面），如果有理解不到位的地方欢迎评论指正～。个人感觉NLP的任务本质上是一个序列到序列的过程，给定输入序列，要通过一个函数实现映射，得到输出序列。

【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】

weixin_34280060的博客

03-18

1651

RNN（Recurrent Neural Network)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响根据反向传播算法和链式法则，梯度的计算可以简化为以下公式Dnσz1w1∗σz2w2∗σznwnDnσz1w1。

NLP学习笔记＜4＞ 循环神经网络RNN之(2)LSTM

m0_62089933的博客

10-09

823

4.1 长短期记忆网络与门控循环长短期神经网络（Long Short-term Memory, LSTM）神经网络能够进一步改善之前RNN的记忆能力并且减轻梯度爆炸和梯度消失的问题，它对RNN的主要修改在于将循环函数从简单的全连接改进为使用三个控制门的记忆单元，函数可以表示为：其中为sigmoid函数，其输出值在0 ...

循环神经网络RNN

sunghosts的专栏

04-06

158

转载：循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。 RNN概述在前面讲到的DNN和CNN中，训练样本的输入和输出是比较的确定的。但是有一类问题DNN和CNN不好解决，就是训练样

RNN LSTM BiGRU