2. RNN神经网络模型的不同结构
1. RNN神经网络模型原理
2. RNN神经网络模型的不同结构
3. RNN神经网络-LSTM模型结构
1. 前言
RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定,想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制,能够处理任意长度的序列,在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构,它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。今天本文介绍RNN的几种不同的结构,有1vsN,Nvs1,NvsM等结构。
2. 1vsN RNN结构
输入只有一个\(X\),输出有多个\(y_1,y_2,...,y_t\)
这种1vsN结构的公式为:
\[
h_t=f(UX+Wh_{t-1}+b)
\]
\[
y_t=softmax(Vh_t+c)
\]
应用场景:
- 从图像生成文字(image caption),此时输入的是图像的特征,而输出的序列是一段句子。
- 从类别生成语言或音乐等。
3. Nvs1 RNN结构
输入有多个\(x_1,x_2,...,x_t\),输出只有一个\(Y\)
这种1vsN结构的公式为:
\[
h_t=f(Ux_t+Wh_{t-1}+b)
\]
\[
Y=softmax(Vh_T+c)
\]
应用场景:
- 这种结构通常用来处理序列分类问题。如输入一段文字判别所属的类别,输入一个句子判断真情感倾向,输入一段视频并判断它的类别等等。
4. NvsM RNN结构
在NvsM里面我们又可以再细分,如果N=M那就是一一对应的RNN结构
输入有多个\(x_1,x_2,...,x_t\),输出有多个\(y_1,y_2,...,y_t\)
应用场景:
- 这种广泛的用于序列标注。
另一种是N!=M的RNN结构
输入有多个\(x_1,x_2,...,x_n\),输出有多个\(y_1,y_2,...,y_m\)
如下所示:
应用场景:
- 这种结构广泛的用于机器翻译,输入一个文本,输出另一种语言的文本。
2. RNN神经网络模型的不同结构的更多相关文章
- 1. RNN神经网络模型原理
1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 循环神经网络(recurrent neural network)源自于1982年由 ...
- RNN神经网络模型原理
1. 前言 循环神经网络(recurrent neural network)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络. 传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征, ...
- 深度学习之PyTorch实战(2)——神经网络模型搭建和参数优化
上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效. ...
- Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化
Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化 在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py ...
- 学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec
人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档 ...
- 基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结
(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM. ...
- 机器学习入门-BP神经网络模型及梯度下降法-2017年9月5日14:58:16
BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. B ...
- 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二)
本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolutio ...
- BP神经网络模型及梯度下降法
BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. B ...
随机推荐
- POJ 2446 Chessboard【二分图最大匹配】
<题目链接> 题目大意: 给你一个n*m的棋盘,其中有k个洞,现在有1*2大小的纸片,纸片不能覆盖洞,并且每个格子最多只能被覆盖一次.问你除了洞口之外这个棋盘是否能被纸片填满. 解题分析: ...
- Hash值破解工具(findmyhash与hash-identifier破解Hash值)
Hash值破解工具(findmyhash与hash-identifier破解Hash值) 前言: Kali Linux提供各种哈希密文破解工具,如hashcat.john.rainbows.不论哪一种 ...
- C# DataTable分页函数
/// <summary> /// 对DataTable进行分页,起始页为1 /// </summary> /// <param name="dt"& ...
- Django拾遗--pagination、sitemap、admin、form
Django拾遗--pagination.sitemap.admin.form pagination 其实这个分页模块的原理就是根据设定的每页条数来分割queryset.查询结果/每页子项数目=页数 ...
- netty如何知道连接已经关闭,socket心跳,双工?异步?
https://stackoverflow.com/questions/10240694/java-socket-api-how-to-tell-if-a-connection-has-been-cl ...
- 轻松学C#----第二篇笔记
第二篇: 分析下第一篇的代码,见下图: 2.同其他语言一样,C#语言在编写时也遵守一定的语法规范. A.标识符(identify):指为方法.变量.其他任何用户自定义项指定的名称.标识符必须遵循一定的 ...
- java字符串反转
1.递归反转 public static String reverseString(String x) { if (x == null || x.length() < 2) return x; ...
- linux find命令用法
Linux下find命令在目录结构中搜索文件,并执行指定的操作.Linux下find命令提供了相当多的查找条件,功能很强大.由于find具有强大的功能,所以它的选项也很多,其中大部分选项都值得我们花时 ...
- How can I add a site title refiner
一篇非常好的博客,收藏一下 https://sharepoint.stackexchange.com/questions/109409/how-can-i-add-a-site-title-refin ...
- 在 Gradle 中使用 MyBatis Generator
在 Intellij IDEA 中结合 Gradle 使用 MyBatis Generator 逆向生成代码 Info: JDK 1.8 Gradle 2.14 Intellij IDEA 2016. ...