1.基本RNN结构 这几天想入门NLP,所以开始了解RNN以及一系列变体.首先RNN最原始的结构如下图(图是按自己的理解用visio画的,有错麻烦提一下), 首先我们来说明一下各个符号的定义: 各个变量之间的关系如下: 2.RNN推导 其实,在RNN中,框架并不大,整体的参数只有W和b,因为这些参数是共用的.下面说一下RNN的loss函数,它的loss是随你的需求变化,比如你的RNN是多对多,那么总的loss就是所有输出的loss之和,如果RNN的是多对一,那么总loss就是最后一个输出的los…

http://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/6058890.html 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…

RNN及其变体框架  含RNN推导 LSTM理解 理解LSTM网络  算法细节理解及参考文献  …

tensorflow 中文文档: http://www.tensorfly.cn http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ tensorflow 实用例子 https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 神经网络及深度学习了解 入门了解 http://neuralnetworksanddeeplearning.com BP推导 http://neuralnetworksandde…

摘要: 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks) 通常叫做 "LSTM",由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,一个LSTM Cell图示如下: 现在,我们先来定义一下用到的符号: 在网络结构图中,每条线都传递着一个向量.其中上面一条直线表示LSTM的状态向量的传递:下面一条直线表示…

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…

在本篇章,我们将专门针对vanilla RNN,也就是所谓的原始RNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 反向梯度求导涉及到矩阵微分和求导的相关知识,请见<神经网络的梯度推导与代码验证>之数学基础篇:矩阵微分与求导 目录 4.1 vanilla RNN的前向传播 4.2 vanilla RNN的反向梯度推导 4.…

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之vanilla RNN的前向传播和反向梯度推导中,我们学习了vanilla RNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 提醒: 后续会反复出现$\boldsymbol{\delta}^{l}$这个(类)符号,它的定义为$\boldsymbol{\delta}^…

附上y=2x-b拟合的简单的代码. import numpy as np x = np.asarray([2,1,3,5,6]); y = np.zeros((1,5)); learning_rate=0.1; w=5; for i in range(len(x)): y[0][i]= func(x[i]); def func(x): return 2*x -6; def forward(w,x): return w*x -6; def backward(w,x,y): pred_y = w*x…

http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/47056361 http://blog.csdn.net/hongmaodaxia/article/details/41809341…