RNN入门

RNN 入门教程 Part 3 – 介绍 BPTT 算法和梯度消失问题

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…

RNN入门学习原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49095371 作者:hjimce 一.相关理论 RNN(Recurrent Neural Networks)中文名又称之为:循环神经网络(原来还有一个递归神经网络,也叫RNN,搞得我有点混了,菜鸟刚入门,对不上号).在计算机视觉里面用的比较少,我目前看过很多篇计算机视觉领域的相关深度学习的文章,除了OCR.图片标注.理解问答等这些会把CNN和RNN结合起来,其它的很少见到.RNN…

RNN入门（一）识别MNIST数据集

RNN介绍在读本文之前,读者应该对全连接神经网络(Fully Connected Neural Network, FCNN)和卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN)有一定的了解.对于FCNN和CNN来说,他们能解决很多实际问题,但是它们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的 .而在现实生活中,我们输入的向量往往存在着前后联系,即前一个输入和后一个输入是有关联的,比如文本,语音,视频等,因此,我们需要了解深度学习中…

循环神经网络-RNN入门

首先学习RNN需要一定的基础,即熟悉普通的前馈神经网络,特别是BP神经网络,最好能够手推. 所谓前馈,并不是说信号不能反向传递,而是网络在拓扑结构上不存在回路和环路. 而RNN最大的不同就是存在环路. 为什么需要RNN 1. 特征之间序列性普通的神经网络的输入,具备样本独立同分布(iid), 特征也是独立的,多数也是同分布的,特征之间谁先谁后无所谓, 而现实中描述一件事情,往往是逻辑性的,有先后顺序的, 比如理解一个句子,只看句子中的词是无法理解整个句子的,再如猜猜下一个字,看到 “天空很”,…

RNN 入门学习资料整理

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…

RNN 入门教程 Part 4 – 实现 RNN-LSTM 和 GRU 模型

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…

RNN 入门教程 Part 2 – 使用 numpy 和 theano 分别实现RNN模型

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…

RNN 入门教程 Part 1 – RNN 简介

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…

RNN入门（三）利用LSTM生成旅游点评

介绍前几天,某个公众号发文质疑马蜂窝网站,认为它搬运其它网站的旅游点评,对此,马蜂窝网站迅速地做出了回应.相信大多数关注时事的群众已经了解了整个事情的经过,在这里,我们且不论这件事的是是非非,也不关心它是否是通过爬虫等其他技术手段实现的.本文将会展示一种自动生成旅游点评的技术手段.我们用到的模型为LSTM模型. LSTM模型是深度学习中一种重要的模型,全称为Long Short-Term Memory,中文译为长短期记忆网络,是RNN家族中的重要成员,它模拟了人的大脑,具有一定的记忆功…

RNN入门（二）识别验证码

介绍作为RNN的第二个demo,笔者将会介绍RNN模型在识别验证码方面的应用. 我们的验证码及样本数据集来自于博客: CNN大战验证码,在这篇博客中,我们已经准备好了所需的样本数据集,不需要在辛辛苦苦地再弄一遍,直接调用data.csv就可以进行建模了. RNN模型用TensorFlow搭建简单RNN模型,因为是多分类问题,所以在最后的输出部分再加一softmax层,损失函数采用对数损失函数,optimizer选择RMSPropOptimizer.以下是RNN模型的完整Pytho…

TensorFlow 实现 RNN 入门教程

转子:https://www.leiphone.com/news/201705/zW49Eo8YfYu9K03J.html 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…

RNN入门（4）利用LSTM实现整数加法运算

本文将介绍LSTM模型在实现整数加法方面的应用. 我们以0-255之间的整数加法为例,生成的结果在0到510之间.为了能利用深度学习模型模拟整数的加法运算,我们需要将输入的两个加数和输出的结果用二进制表示,这样就能得到向量,如加数在0-255内,可以用8位0-1向量来表示,前面的空位用0填充:结果在0-510内,可以用9位0-1向量来表示,前面的空位用0填充.因为两个加数均在0-255内变化,所以共有256*256=65536个输入向量以及65536个输出向量,输入向量为两个加数的二进制…

人工神经网络NN

[面向代码]学习 Deep Learning系列 http://blog.csdn.net/coolluyu/article/details/20214617 正则化的最小二乘法深入浅出LSTM神经网络 http://www.csdn.net/article/2015-06-05/2824880 LSTM和RNN 入门tutorials http://blog.csdn.net/carrierlxksuper/article/details/48595243 斯坦福自然语言学习 http://…

LSTM入门学习——本质上就是比RNN的隐藏层公式稍微复杂了一点点而已

LSTM入门学习摘自:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51234311 下面先给出LSTM的网络结构图: 看到网络结构图好像很复杂的样子,其实不然,LSTM的网络结构图无非是为了显示其高大上而已,这其实也是一个稍微比RNN难那么一丁点的算法.为了简单起见,下面我将直接先采用公式进行讲解LSTM,省得看见LSTM网络结构图就头晕. (1)RNN回顾先简单回顾一下RNN隐层神经元计算公式为: 其中U.W是网络模型的参数,f(.)表示激活函数…

深度学习入门: CNN与LSTM(RNN)

1. 理解深度学习与CNN: 台湾李宏毅教授的入门视频<一天搞懂深度学习>:https://www.bilibili.com/video/av16543434/ 其中对CNN算法的矩阵卷积运算:矩阵1与矩阵2相同位置上的元素进行相乘,再将所有乘积求和,得到卷积矩阵的对应元素值. https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/6922612 https://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/72723…

网络流量预测入门（一）之RNN 介绍

目录网络流量预测入门(一)之RNN 介绍 RNN简介 RNN 结构 RNN原理结构原理损失函数$E$ 反向传播总结参考网络流量预测入门(一)之RNN 介绍了解RNN之前,神经网络的知识是前提,如果想了解神经网络,可以去参考一下我之前写的博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 and 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 这篇博客介绍RNN的原理,同时推荐大家去看李宏毅老师的课程:ML Lecture 21-1: Recu…

TensorFlow从入门到理解（五）：你的第一个循环神经网络RNN（回归例子）

运行代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS # xs shape (50ba…

TensorFlow从入门到理解（四）：你的第一个循环神经网络RNN（分类例子）

运行代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # set random seed for comparing the two result calculations tf.set_random_seed(1) # this is data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #…

5 TensorFlow入门笔记之RNN实现手写数字识别

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 循环神经网络RNN 相关名词: - LSTM:长短期记忆 - 梯度消失/梯度离散 - 梯度爆炸 - 输入控制:控制是否把当前记忆加入主线网络 - 忘记控制:控制是否暂时忘记主线网络,先看当前分线 - 输出控制: 控制输出是否要考虑要素 - 数据有顺序的/序列化 - 前面的影响后面的 RNN L…

【TensorFlow入门完全指南】神经网络篇·循环神经网络（RNN）

第一步仍然是导入库和数据集. ''' To classify images using a reccurent neural network, we consider every image row as a sequence of pixels. Because MNIST image shape is 28*28px, we will then handle 28 sequences of 28 steps for every sample. ''' 这里我们设定了各种参数,此时的n_ste…

循环神经网络（RNN）入门介绍

循环神经⽹络是为更好地处理时序信息而设计的.它引⼊状态变量来存储过去的信息,并⽤其与当前的输⼊共同决定当前的输出.循环神经⽹络常⽤于处理序列数据,如⼀段⽂字或声⾳.购物或观影的顺序,甚⾄是图像中的⼀⾏或⼀列像素.因此,循环神经⽹络有着极为⼴泛的实际应⽤,如语⾔模型.⽂本分类.机器翻译.语⾳识别.图像分析.⼿写识别和推荐系统. 1.引入对于2句话,都有Taipei这个词,但是一个是目的地,一个是出发地如果神经网络有记忆力,能够根据上下文对同样的input词汇产生不同的输出,我们就能解决这个问题…

写给程序员的机器学习入门 (五) - 递归模型 RNN，LSTM 与 GRU

递归模型的应用场景在前面的文章中我们看到的多层线性模型能处理的输入数量是固定的,如果一个模型能接收两个输入那么你就不能给它传一个或者三个.而有时候我们需要根据数量不一定的输入来预测输出,例如文本就是数量不一定的输入,"这部片非常好看" 有 7 个字,"这部片很无聊" 有 6 个字,如果我们想根据文本判断是正面评价还是负面评价,那么就需要使用支持不定长度 (即可以接收 6 个又可以接收 7 个) 输入的模型.时序性的数据数量也是不一定的,例如一个运动中的球,从某个时…

PyTorch快速入门教程七（RNN做自然语言处理）

以下内容均来自: https://ptorch.com/news/11.html word embedding也叫做word2vec简单来说就是语料中每一个单词对应的其相应的词向量,目前训练词向量的方式最常使用的应该是word2vec(参考 http://www.cnblogs.com/bamtercelboo/p/7181899.html) Word Embedding 在自然语言处理中词向量是很重要的,首先介绍一下词向量. 之前做分类问题的时候大家应该都还记得我们会使用one-hot编码,比…

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