Recurrent Neural Network[Quasi RNN]

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Recurrent Neural Network[Quasi RNN]

0.背景 RNN模型,特别是包含着门控制的如LSTM等模型,近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构.RNN层不但可以解决变长输入的问题,还能通过多层堆叠来增加网络的深度,提升表征能力和提升准确度.然而,标准的RNN(包括LSTM)受限于无法处理那些具有非常长的序列问题,例如文档分类或者字符级别的机器翻译:同样的,其也无法并行化的计算特征或者说,也无法同时针对文档不同部分状态进行计算. CNN模型,特别适合处理图片数据,可是近年来也用在处理序列编码任务了(如文献1).通过应用时间不变性的过滤器函…

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）

为什么使用序列模型(sequence model)?标准的全连接神经网络(fully connected neural network)处理序列会有两个问题:1)全连接神经网络输入层和输出层长度固定,而不同序列的输入.输出可能有不同的长度,选择最大长度并对短序列进行填充(pad)不是一种很好的方式:2)全连接神经网络同一层的节点之间是无连接的,当需要用到序列之前时刻的信息时,全连接神经网络无法办到,一个序列的不同位置之间无法共享特征.而循环神经网络(Recurrent Neural Networ…

Recurrent Neural Network系列2--利用Python，Theano实现RNN

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 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码…

Recurrent Neural Network系列3--理解RNN的BPTT算法和梯度消失

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 这是RNN教程的第三部分. 在前面的教程中,我们从头实现了一个循环神经网络,但是并没有涉及随时间反向传播(BPTT)算法如何计算梯度的细节.在这部分,我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别.我们也会尝试着理解梯度消失问题,这也是LSTM和GRU(目前NLP及其它领域中最为流行和有用的模型)得以发展的原因.梯度消失问题最早是由 Sepp Hochr…

Recurrent neural network (RNN) - Pytorch版

import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 超参数设置 sequence_length = 28 input_size = 28 hidden_size = 128 num_l…

4.5 RNN循环神经网络（recurrent neural network）

自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 RNN循环神经网络(recurrent neural network) 1.1.1 RNN简介 RNN循环神经网络会循环的加入上一时刻的状态作为输入,得出下一时刻的输出.解决的是具有时序关联性的问题,例如股票趋势预测,需要上一时刻的股票价格输入作为下一时刻的输出,又比如输入预测,当你输入I am s…

Recurrent Neural Network系列1--RNN（循环神经网络）概述

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…