循环神经网络 简介 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN) 是一类用于处理序列数据的神经网络.之前的说的卷积神经网络是专门用于处理网格化数据(例如一个图像)的神经网络,而循环神经网络专门用于处理序列数据(例如\(x^{(1)},x^{(2)},···,x^{(T)},\))的神经网络. 应用场景 一些要求处理序列输入的任务,例如: 语音识别(speech recognition) 时间序列预测(time series prediction) 机器翻译(mac…

本章共两部分,这是第二部分: 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第一部分) 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第二部分) 14.4 深度RNN 堆叠多层cell是很常见的,如图14-12所示,这就是一个深度RNN. 图14-12 深度RNN(左),随时间展开(右) 在TensorFlow中实现深度RNN,需要创建多个cell并将它们堆叠到一个MultiRNNCell中.下面的代码创建了三个完全相同的cel…

由于本章过长,分为两个部分,这是第一部分. 这几年提到RNN,一般指Recurrent Neural Networks,至于翻译成循环神经网络还是递归神经网络都可以.wiki上面把Recurrent Neural Networks叫做时间递归神经网络,与之对应的还有一个结构递归神经网络(recursive neural network).本文讨论的是前者. RNN是一种可以预测未来(在某种程度上)的神经网络,可以用来分析时间序列数据(比如分析股价,预测买入点和卖出点).在自动驾驶中,可以预测路线…

循环神经网络.https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py. 自然语言处理(natural language processing, NLP)应用网络模型.与前馈神经网络(feed-forward neural network,FNN)不同,循环网络引入定性循环,信号在神经元传递不消失继续存活.传统神经网络层间全连接,层…

基于循环神经网络(RNN)的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术,基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统,系统将由以下几个部分构成:制作问答聊天数据集.RNN神经网络搭建.seq2seq模型训练.智能聊天.经过实验,确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应,且回复可以模仿朋友的语气风格. 关键词: RNN神经网络: seq2seq模型: 聊天机器人:TensorFlow: 一.设计目标 1.掌握聊天机器人系统原理: 2.掌握循环神经网络(RNN)原理: 3.掌握循环神经…

神经网络入手[上] [x] 神经网络的核心部分 [x] Keras介绍 [ ] 使用Keras解决简单问题:分类和回归 神经网络剖析 神经网络的训练与下列对象相关: 网络层Layers,网络层结合形成神经网络模型: 输入数据以及对应标签: 损失函数,定义用来学习的反馈信号: 优化方法,定义学习过程. 关系图: 网络层堆叠形成网络模型,网络模型由输入数据得到预测值.损失函数比较预测值与实际值,得到损失函数值:用来评估预测结果的好坏:优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数. 网络层:神经网络模型的…

前言 多方寻找视频于博客.学习笔记,依然不能完全熟悉RNN,因此决定还是回到书本(<神经网络与深度学习>第六章),一点点把啃下来,因为这一章对于整个NLP学习十分重要,我想打好基础. 当然,依然感谢这个视频对我理解RNN的帮助,链接在此: https://www.bilibili.com/video/BV1z5411f7Bm?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 循环神经网络 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)…

前言 目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM 本文可以解答: RNN用来解决什么问题,什么样的数据特征适合用它来解决 ​RNN的缺陷是什么,LSTM,GRU是如何…

本篇文章被Google中国社区组织人转发,评价: 条理清晰,写的很详细! 被阿里算法工程师点在看! 所以很值得一看! 前言 目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM…

一.基本概念 RNN针对的数据是时序数据.RNN它解决了前馈神经网络,无法体现数据时序关系的缺点.在RNN网络中,不仅同一个隐含层的节点可以相互连接,同时隐含层的输入不仅来源于输入层的输入还包括了上一个隐含层的输出. RNN中主要有以下几个参数: (1)Xt表示第t隐含层的输入层的输入, St表示第t隐含层的隐含状态,Yt表示第t隐含层的输出 (2)U表示Xt的参数,W表示St-1的参数,V表示St的参数 (3)St = f(UXt+WSt-1) Yt = VSt RNN实现了参数共享,也就是不…