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…

一.循环神经网络简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出. 下图展示了一个典型的循环神经网络. 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻.上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt,还有一个自身当前时刻的状态St. 在每一个时刻,A会读取t时刻的输入Xt,并且得到一个输出Ht.同时还会得到一个当前时刻的状态St,传递给下一时刻t+1. 因此,循环…

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x…

加载数据集. 这里的keep_prob是dropout的一个参数.dropout是一种随机置零的策略,用来防止模型过拟合. 这里定义两层,上面是卷积层,下面是池化层. 搭建了一层卷积.一层池化.一层卷积.一层池化.之后将输出展平,输入到全连接层里,进行输出,激活函数选用了relu函数. 这是上面神经网络用到的参数. 之后我们构建模型,pred是整个网络的输出. cost设置为交叉熵 \[l(\varphi)=ylog(1-\varphi)+(1-y)log(1-\varphi)\] 优化器设置为…

前面的不做过多解释了. 这里定义了两个占位符,各位也知道,在训练时,feed_dict会填充它们. 定义相关网络. 这里是权值矩阵和偏差. 这里是实例化了网络,定义了优化器和损失,和上一篇一样. 最后,写一个两重的for循环,进行训练. 然后简单地测试一下.…

自动编码机(Autoencoder)属于非监督学习,不需要对训练样本进行标记.自动编码机(Autoencoder)由三层网络组成,其中输入层神经元数量与输出层神经元数量相等,中间层神经元数量少于输入层和输出层.在网络训练期间,对每个训练样本,经过网络会在输出层产生一个新的信号,网络学习的目的就是使输出信号与输入信号尽量相似.自动编码机(Autoencoder)训练结束之后,其可以由两部分组成,首先是输入层和中间层,我们可以用这个网络来对信号进行压缩:其次是中间层和输出层,我们可以将压缩的信号进行…

import库,加载mnist数据集. 设置学习率,迭代次数,batch并行计算数量,以及log显示. 这里设置了占位符,输入是batch * 784的矩阵,由于是并行计算,所以None实际上代表并行数.输出是10类,因为mnist数据集是手写数字0-9,所以分成10类是很正常的. W和b是变量. 第一行代码建立了一个softmax模型,意思是,将10类最后的输出结果再通过softmax函数换算一下,softmax函数如下: ,其实就是做了一次转换,让各个输出变成了概率,且概率之和等于1. 也要…

首先呢,进行import,对于日常写代码来说,第二行经常写成:import numpy as np,这样会更加简洁.第三行import用于绘图. 定义了学习率.迭代数epoch,以及展示的学习步骤,三个参数. 同时给出了训练用的原始数据,n_samples用来记录一共有多少数据. 这里指明了计算图的输入,W和b是模型的权重矩阵和偏差,目的是要学习一个 \[y=\mathbf{W}x+\mathbf{b}\] 函数. 这里就定义了上述函数. 这里定义了损失函数cost,使用了平方损失. optim…

最近邻模型,更为常见的是k-最近邻模型,是一种常见的机器学习模型,原理如下: KNN算法的前提是存在一个样本的数据集,每一个样本都有自己的标签,表明自己的类型.现在有一个新的未知的数据,需要判断它的类型.那么通过计算新未知数据与已有的数据集中每一个样本的距离,然后按照从近到远排序.取前K个最近距离的样本,来判断新数据的类型. import相关库,记载数据(当然正常情况下不是这么加载的),指定了5000个样本用来训练,200个样本用来测试. 然后下面分别定义了训练和测试的计算图的输入. 算法很简单…

众所周知我暂时弃掉了那个音乐生成的坑,原因是我的代码写得还不够纯熟…… 现在我找到了一个项目,用来从代码基础开始补起,同时写下学习笔记. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 首先最基础的第0章我们就跳过了,这个不涉及TensorFlow本身. 然后使用jupyter打开这开ipynb文件: 我们开始. ======================================== example里的是完整代码,no…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 门控循环神经网络简介 长短期记忆网络(LSTM) 门控制循环单元(GRU) TensorFlow实现LSTM和GRU 参考文献 一.门控循环神经网络 门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整,加入了门控机制,用来控制神经网络中信息的传递.门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留,有多少需要丢弃,新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等.这…

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 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少…

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…

循环神经网络的简单实现: import tensorflow as tf x=[1,2] state=[0.0,0.0] w_cell_state=np.array([[0.1,0.2],[0.3,0.4]]) w_cell_input=np.array([0.5,0.6]) b_cell=np.array([0.1,-0.1]) w_output=np.array([1.0,2.0]) b_output=0.1 for i in range(len(x)): before_a=np.dot(s…

文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务,它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别.本节关注它的一个子问题:使用文本情感分类来分析文本作者的情绪.这个问题也叫情感分析,并有着广泛的应用. 同搜索近义词和类比词一样,文本分类也属于词嵌入的下游应用.在本节中,我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络,来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪.后续内容将从以下几个方面展开: 文本情感分类数据集 使用循环神经网络进行情感分类 使用卷积神经网络进行情感…

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…

一.循环神经网络简介 循环神经网络,英文全称:Recurrent Neural Network,或简单记为RNN.需要注意的是,递归神经网络(Recursive Neural Network)的简写也是RNN,但通常RNN指循环神经网络.循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络.它与其他神经网络的不同是,RNN可以更好的去处理序列的信息,即认准了前后的输入之间存在关系.在NLP中,去理解一整句话,孤立的理解组成这句话的词显然是不够的,我们需要整体的处理由这些词连接起来的整个序列. 如:(1)…

门控循环单元(GRU) 循环神经网络中的梯度计算方法.当时间步数较大或者时间步较小时,循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸.虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸,但无法解决梯度衰减的问题.通常由于这个原因,循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系. 门控循环神经网络(gated recurrent neural network)的提出,正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系.它通过可以学习的门来控制信息的流动.其中,门控循环单元(gated recurrent un…

下载:https://pan.baidu.com/s/1qKaDd9PSUUGbBQNB3tkDzw <机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1IAfr-tigqGE_njrfSATT_w <深度学习之TensorFlow:入门.原理与进阶实战>,李金洪 著. 下载:https://pan.baidu.com/s/1NYYpsxbWBvMn9U7jvj6XS…

TensorFlow入门教程之0: BigPicture&极速入门 TensorFlow入门教程之1: 基本概念以及理解 TensorFlow入门教程之2: 安装和使用 TensorFlow入门教程之3: CNN卷积神经网络的基本定义理解 TensorFlow入门教程之4: 实现一个自创的CNN卷积神经网络 TensorFlow入门教程之5: TensorBoard面板可视化管理 TensorFlow入门教程之6: AlphaGo 的策略网络(CNN)简单的实现 TensorFlow入门教程之7…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 常用的循环神经网络结构 多层循环神经网络 双向循环神经网络 递归神经网络 长期依赖问题及其优化 长期依赖问题 长期依赖问题的优化 参考文献 一.常用的循环神经网络结构 前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构,这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构 多层循环神经网络 多层循环神经网络是最容易想到的一种变种结构,它的结构也很简单,就是在基本的循环神经网络的基础…

基础篇|一文搞懂RNN(循环神经网络) https://mp.weixin.qq.com/s/va1gmavl2ZESgnM7biORQg 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? 为什么需要RNN(循环神经网络) 他们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入…

自然语言处理和图像处理不同,作为人类抽象出来的高级表达形式,它和图像.声音不同,图像和声音十分直觉,比如图像的像素的颜色表达可以直接量化成数字输入到神经网络中,当然如果是经过压缩的格式jpeg等必须还要经过一个解码的过程才能变成像素的高阶矩阵的形式,而自然语言则不同,自然语言和数字之间没有那么直接的相关关系,也就不是那么容易作为特征输入到神经网络中去了,所以,用神经网络处理自然语言,不可避免的在数据预处理方面更加繁琐,也更加细致!自然语言处理的另外一个不同之处在于语言之间的相关关系,举一个最简单…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! [前言]:在前面的内容里,我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程,这一小节里,我们将用TensorFlow实现简单的RNN,并且用来解决时序数据的预测问题,看一看RNN究竟能达到什么样的效果,具体又是如何实现的. 在这个演示项目里,我们使用随机生成的方式生成一个数据集(由0和1组成的二进制序列),然后人为的增加一些数据间的关系.最后我们把这个数据集放进RNN里,让RNN去…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 前言 RNN知识结构 简单循环神经网络 RNN的基本结构 RNN的运算过程和参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关.然而在解决很多实际问题的时候我们发现,现实问题中存在着很多序列型的数据,例如文本.语音以及视频等.这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的,既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外,还与之前某…

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…

1.导入依赖包,初始化一些常量 import collections import numpy as np import tensorflow as tf TRAIN_DATA = "./data/ptb.train.txt" # 训练数据路径 TEST_DATA = "./data/ptb.test.txt" # 测试数据路径 EVAL_DATA = "./data/ptb.valid.txt" # 验证数据路径 HIDDEN_SIZE = 3…

包括卷积神经网络(CNN)在内的各种前馈神经网络模型, 其一次前馈过程的输出只与当前输入有关与历史输入无关. 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)充分挖掘了序列数据中的信息, 在时间序列和自然语言处理方面有着重要的应用. 递归神经网络可以展开为普通的前馈神经网络: 长短期记忆模型(Long-Short Term Memory)是RNN的常用实现. 与一般神经网络的神经元相比, LSTM神经元多了一个遗忘门. LSTM神经元的输出除了与当前输入有关外, 还与自…

TensorFlow入门,基本介绍,基本概念,计算图,pip安装,helloworld示例,实现简单的神经网络…

RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的,他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量). demo:单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度:x 隐藏层维度:h 每个循环体的输入大小为:x+h 每个循环体的输出大小为:h 循环体的输出有两个用途: 下一时刻循环体的输入的一部分 经过另一个全连接神经网络,得到当前时刻的输出 序列长度 理论上RNN支持任意序列长…