原文地址:https://www.jianshu.com/p/b8653f8b5b2b 一.Recurrent Neural Network 二.Naive RNN Naive RNN更新参数时易出现梯度消失/爆炸的问题. 三.LSTM peephole Naive RNN vs LSTM 记忆更新部分的操作,Naive RNN为乘法,LSTM为加法.因此LSTM能记得更久些. 记\(\delta_c^t=\frac{\partial L}{\partial c^t}=\frac{\partia…

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和…

http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rnn-and-lstm.html  //RNN and LSTM http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/saliency-prediction.html //saliency Predection http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/scene-l…

之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法( 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) ,LSTM网络(Long Short-Term Memory )),本文将列举一些 RNN 与 LSTM 的应用, RNN (LSTM)的样本可以是如下形式的:1)输入输出均为序列:2)输入为序列,输出为样本标签:3)输入单个样本,输出为序列.本文将列举一些 RNN(LST…

目录: 1.RNN 2.GRU 3.LSTM 一.RNN 1.RNN结构图如下所示: 其中: $a^{(t)} = \boldsymbol{W}h^{t-1} + \boldsymbol{W}_{e}x^{t} + \mathbf{b}$ $h^{t} = f(a^{t})$, f 是激励函数,sigmoid或者tanh $\hat{y}^{t} = Uh^{t}$ 2.RNN中的梯度消失与梯度膨胀 总损失是所有时间步的和:$E =  \sum_{t=1}^{T}E_{t}$,所以$\frac{…

前言 好久没用正儿八经地写博客了,csdn居然也有了markdown的编辑器了,最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文,在组内『夜校』分享过了,再在这里总结一下发出来吧,按照我讲解的思路,理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的. RNN最近做出了很多非常漂亮的成果,比如Alex Graves的手写文字生成.名声大振的『根据图片生成描述文字』.输出类似训练语料的文字等应用,都让人感到非常神奇.这里就不细说这些应用了,我其实也没看过他们的paper,就知道用到了RNN和LST…

本文转载自:https://www.jianshu.com/p/1a4f7f5b05ae 致谢以及参考 最近在做序列化标注项目,试着理解rnn的设计结构以及tensorflow中的具体实现方法.在知乎中找到这篇文章,具有很大的帮助作用,感谢作者为分享知识做出的努力. 学习目标定位 我主要重点在于理解文中连接所提供的在github上的project代码,一句句理解数据的预处理过程以及rnn网络搭建过程(重点在于代码注释,代码改动很小,实用python3).(进入下面环节之前,假设你已经阅读了知乎上…

原文地址:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50436735/ 大纲如下: 1.RNN 2.LSTM 3.GRN 4.Attention Model 5.应用 6.探讨与思考…

0 Recurrent Neural Network 1 Naive RNN 2 LSTM peephole Naive RNN vs LSTM 记忆更新部分的操作,Naive RNN为乘法,LSTM为加法,因此LSTM能记得更久些. 3 GRU 4 为什么LSTM这么设计? 标准形式的LSTM能工作得很好:输入门与遗忘门联动(类似GRU)以及没有peephole也能工作得很好. 输出激活函数.遗忘门很重要.…

RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)是一种具有短期记忆能力的神经网络模型,可以处理任意长度的序列,在自然语言处理中的应用非常广泛,比如机器翻译.文本生成.问答系统.文本分类等. 但由于梯度爆炸或梯度消失,RNN存在长期依赖问题,难以建立长距离的依赖关系,于是引入了门控机制来控制信息的累积速度,包括有选择地加入新信息,并有选择地遗忘之前积累的信息.比较经典的基于门控的RNN有LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元网络). 有关RNN,LSTM和GRU…