RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对应的偏执向量分别表示为,输入层的某一个节点使用i标识,如,类似的隐层和输出层某一节点表示为.这里我…

dropout在前向神经网络中效果很好,但是不能直接用于RNN,因为RNN中的循环会放大噪声,扰乱它自己的学习.那么如何让它适用于RNN,就是只将它应用于一些特定的RNN连接上.   LSTM的长期记忆是存在memory cell中的.   The LSTM can decide to overwrite the memory cell, retrieve it, or keep it for the next time step.   主要思想: 将dropout用于非循环的连接.即上下层连接…

建议按序阅读 1. RNN的一些简单概念介绍 A guide to recurrent neural networks and backpropagation Deep learning:四十九(RNN-RBM简单理解) : http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3439503.html 2. LSTM 深度学习BP算法的推导(附加RNN,LSTM的推导说明): http://blog.csdn.net/zhuanshenweiliu/article/deta…

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,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf…

转载 - Recurrent Neural Network Tutorial, Part 4 – Implementing a GRU/LSTM RNN with Python and Theano The code for this post is on Github. This is part 4, the last part of the Recurrent Neural Network Tutorial. The previous parts are: Recurrent Neural…

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients 本文是 RNN入门教程 的第三部分. In the previous part of the tutorial we implemented a RNN from scratch, but didn’t go into detail on how Backpropagation Through…

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano 本文是RNN教程的第二部分,第一部分教程在这里. 对应的样板代码在 Github上面. 在这部分内容中,我将会使用 numpy 和 theano 从头开始实现RNN 模型. 实验中涉及的代码可以在Github中找到.一些不重要的内容将会略去,但是Github中保留了全部的实践过程. 语言建模 Our…

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是当前比较流行的模型,在自然语言处理中有很重要的应用.但是现在对RNN的详细结构模型以及如何实现RNN算法的博客很少,故本文目的是翻译该外文资料,帮助理解大家理解.同时,英文文章写的很有深度,而且翻译错误之处可能会很多,有兴趣的可以参阅英文原文.本教程主要分为以下四个部分: RNN 简介 (本…

参考: http://blog.csdn.net/iamrichardwhite/article/details/51089199 一.神经网络的发展历史 五六十年代,提出感知机 八十年代,提出多层感知机,也就是神经网络,神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力. 但是,多层神经网络带来了一些问题: 优化函数越来越容易陷入局部最优解 梯度消失现象更加严重 06年,Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题,将隐含层推动到了7层,神经网络有了真正意义上的深度,解开了深度学习DNN的热潮.近期…

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Proce…

本文系qitta的文章翻译而成,由renzhe0009实现.转载请注明以上信息,谢谢合作. 本文主要讲解以recurrent neural network为主,以及使用Chainer和自然语言处理其中的encoder-decoder翻译模型. 并将英中机器翻译用代码实现. Recurrent Neural Network 最基本的recurrent neural network(RNN),像下面的图一样,最典型的是追加3层神经网络隐含层的反馈.   这是非常简单的模型,本文接下来介绍的翻译模型就…

http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rnn-and-lstm.html  //RNN and LSTM http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/saliency-prediction.html //saliency Predection http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/scene-l…

前一篇文章  用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门    介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子.现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法.现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型. 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层连接到自己的神经网络(当然只是RNN中的一种): 不同于普通的神经网络,RNN假设样例之间并不是独立的.例如要预测“上”这个字的下一个字是什么,那么在“上”之前出现过的字就很重要,如果之前出现过“工作”,…

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,所以就当意境了. 而且百科上居然有这么多分类: 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopf…

摘要 这篇文章提供了一个关于递归神经网络中某些概念的指南.与前馈网络不同,RNN可能非常敏感,并且适合于过去的输入(be adapted to past inputs).反向传播学习(backpropagation learning)是为了前馈网络而描述,并进行调整来满足我们的建模需要,并且推广到递归网络.这篇简要的文章的目的是搭建一个应用和理解递归神经元网络的图景(scene). 1.简介 广为人知的是,给定了一个隐藏节点的集合(可能非常大),传统的前馈网络可以用来近似任何空间受限的有限函数.…

在此之前,我们已经学习了前馈网络的两种结构--多层感知器和卷积神经网络,这两种结构有一个特点,就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位,比如输入是一张图片,网络识别是狗还是猫.但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入,比如预测视频中下一帧的播放内容,那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入, 也就是说网络必须拥有一定的"记忆能力".为了赋予网络这样的记忆力,一种特殊结构的神经网络--递归神经网络(Recurrent Neural Network)便应运而生了.网上对于RNN的介绍多…

作者:许铁-巡洋舰科技链接:https://www.zhihu.com/question/37082800/answer/126430702来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 作者:许铁-巡洋舰科技链接:循环神经网络RNN打开手册 - 混沌巡洋舰 - 知乎专栏来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近朋友前小伙伴都已经传播疯了的谷歌翻译,实现了令人惊艳的性能.这里的技术核心, 就是RNN- 我们常说的传说中的循环神经网络. RNN可以称…

之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法( 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) ,LSTM网络(Long Short-Term Memory )),本文将列举一些 RNN 与 LSTM 的应用, RNN (LSTM)的样本可以是如下形式的:1)输入输出均为序列:2)输入为序列,输出为样本标签:3)输入单个样本,输出为序列.本文将列举一些 RNN(LST…

在深度学习领域,传统的多层感知机(MLP)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录.甚至到了今天,MLP在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹.尽管如此,大多数专家还是会达成共识:MLP可以实现的功能仍然相当有限.究其原因,人类的大脑有着惊人的计算功能,而“分类”任务仅仅是其中很小的一个组成部分.我们不仅能够识别个体案例,更能分析输入信息之间的整体逻辑序列.这些信息序列富含有大量的内容,信息彼此间有着复杂的时间关联性,并且信息长度各种各…

https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?修改 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心   个人觉得CNN.RNN和DNN不能放在一起比较.DNN是一个大类,CNN是一个典型的空间上深度的神经网络,RNN是在…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址 在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 这是RNN教程的第三部分. 在前面的教程中,我们从头实现了一个循环神经网络,但是并没有涉及随时间反向传播(BPTT)算法如何计算梯度的细节.在这部分,我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别.我们也会尝试着理解梯度消失问题,这也是LSTM和GRU(目前NLP及其它领域中最为流行和有用的模型)得以发展的原因.梯度消失问题最早是由 Sepp Hochr…

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. 1. 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,就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不…

0语言模型-N-Gram 语言模型就是给定句子前面部分,预测后面缺失部分 eg．我昨天上学迟到了,老师批评了____. N-Gram模型: ,对一句话切词 我 昨天 上学 迟到 了 ,老师 批评 了 ____. 2-N-Gram 会在语料库中找 了 后面最可能的词: 3-N-Gram 会在预料库中找 批评了 后面最可能的词: 4-N-Gram 的内存耗费就非常巨大了(语料库中保存所有的四个词的预料组合).     1.1单向循环神经网络 一个单隐层结构示意图:…

一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测. 本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的当前位有关, 还与上一位的进位有关. 词语的含义与上下文有关, 未来的状态不仅与当前相关还与历史状态相关. 因为这种性质, RNN非常适合自然语言处理和时间序列分析等任务. RNN与前馈神经网络最大的不…

一.状态和模型 在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据(独立同分布数据),所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题.但更多的数据是不满足IID的,如语言翻译,自动文本生成.它们是一个序列问题,包括时间序列和空间序列.这时就要用到RNN网络,RNN的结构图如下所示: 序列样本一般分为:一对多(生成图片描述),多对一(视频解说,文本归类),多对多(语言翻译).RNN不仅能够处理序列输入,也能够得到序列输出,这里的序列指的是向量的序列.RNN学习来的是一个程序,也可以说是一个状态机,…

序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像.字线组合序列,序列对应单词.6800个,长度不超过14字母的单词.gzip压缩,内容用T…

感谢中国人民大学的胡鹤老师,课程容量巨大,收获颇丰. 之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢,但其有一劣势,无论是人类的视觉神经还是听觉神经,所接受到的都是一个连续的序列,使用CNN相当于割裂了前后的联系.从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network(RNN),每一个神经元除了当前信息的输入外,还有之前产生的记忆信息,保留序列依赖型. 一.RNN基本原理 如下图所示有两种表示方法,每张图片左边是RNN的神经元(称为memory cell),右边是按时间轴展开后的…

前几天无意间看到一个项目rnnoise. 项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法. 采用的是 GRU/LSTM 模型. 阅读下训练代码,可惜的是作者没有提供数据训练集. 不过基本可以断定他采用的数据集里,肯定有urbansound8k. urbansound8k 数据集地址: https://serv.cusp.nyu.edu/projects/urbansounddataset/urbansound8k.html 也可以考虑采用用作…

深度学习之 rnn 台词生成 写一个台词生成的程序,用 pytorch 写的. import os def load_data(path): with open(path, 'r', encoding="utf-8") as f: data = f.read() return data text = load_data('./moes_tavern_lines.txt')[81:] train_count = int(len(text) * 0.6) val_count = int(l…