信息往往还存在着诸如树结构.图结构等更复杂的结构.这就需要用到递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN),巧合的是递归神经网络的缩写和循环神经网络一样,也是RNN,递归神经网络可以处理树.图这样的递归结构. 递归神经网络 神经网络的输入层单元个数是固定的,因此必须用循环或递归的方式来处理长度可变的输入.循环神经网络实现通过长度不定的输入分割为等长度的小块,然后再依次的输入到网络中,从而实现了神经网络对变长输入的处理.一个典型的例子是,当我们处理一句话的时候,我们…

有些任务可以通过MLP多层感知器的神经网络,CNN卷积神经网络解决,因为那些任务内部的每一个前后无关联,无顺序,如MNIST手写数字子集,CIFAR子集等. 但是在自然语言处理中,每个字的前后有语义联系,或者在视频图像处理,或者在气象观测数据,股票交易数据方面,有前后的关联性,那么使用RNN网络,或者LSTM模型. RNN模型的原理: 神经元的输出接入输入,使网络具有记忆功能.Xt输入,Ht输出,三条箭头的参数U,V,W是神经网络的参数,A是隐藏状态,代表记忆功能. 在时间上将该模型展开后如下:…

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…

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…

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…

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.…

传统DNN或者CNN无法对时间序列上的变化进行建模,即当前的预测只跟当前的输入样本相关,无法建立在时间或者先后顺序上出现在当前样本之前或者之后的样本之间的联系.实际的很多场景中,样本出现的时间顺序非常重要,例如自然语言处理.语音识别.手写体识别等应用. 循环神经网络RNN包含循环的网络,可以记录信息的持久化信息,特别适合应用在跟时间序列相关的场合. RNN之父Jürgen Schmidhuber Jürgen Schmidhuber 是瑞士人工智能实验室 IDSIA 的科学事务主管,同时任教于卢…

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…

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…

一.前述 传统的神经网络每个输入节点之间没有联系, RNN (对中间信息保留): 由图可知,比如第二个节点的输入不仅依赖于本身的输入U1,而且依赖上一个节点的输入W0,U0,同样第三个节点依赖于前两个节点的输入, 假设每一个节点分别代表着“我出生在中国,我说——”的一个预测,则“说”后面则是依赖于前面的说的每个单词的所有组合. xt表示第t,t=1,2,3...步(step)的输入 st为隐藏层的第t步的状态,它是网络的记忆单元. st=f(Uxt+Wst−1),其中f一般是非线性的激活函数.…