本文结构: 模型 训练算法 基于 RNN 的语言模型例子 代码实现 1. 模型 和全连接网络的区别 更细致到向量级的连接图 为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值 循环神经网络种类繁多,今天只看最基本的循环神经网络,这个基础攻克下来,理解拓展形式也不是问题. 首先看它和全连接网络的区别: 下图是一个全连接网络: 它的隐藏层的值只取决于输入的 x     而 RNN 的隐藏层的值 s 不仅仅取决于当前这次的输入 x,还取决于上一次隐藏层的值 s: 这个过程画成简图是这个样子:     其中,t

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

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体

基于循环神经网络(RNN)的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术,基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统,系统将由以下几个部分构成:制作问答聊天数据集.RNN神经网络搭建.seq2seq模型训练.智能聊天.经过实验,确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应,且回复可以模仿朋友的语气风格. 关键词: RNN神经网络: seq2seq模型: 聊天机器人:TensorFlow: 一.设计目标 1.掌握聊天机器人系统原理: 2.掌握循环神经网络(RNN)原理: 3.掌握循环神经

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

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

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

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L

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

1.循环神经网络的标准模型 前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系,但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系,而且要求输入样本的长度固定 循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络,能够产生对过去数据的记忆状态,所以可以用于对序列数据的处理,并建立不同时段数据之间的依赖关系 循环神经网络是一类允许节点连接成有向环的人工神经网络.如下图: 2.循环神经网络与递归神经网络 从广义上说,递归神经网络可以分为结构递归神经网络和时间递归神经网络 从狭义上说,递归神经网络可以通常就是指结构

主要的应用:机器翻译,自然语言处理,文本处理,语音识别, 图像描述生成 (Generating Image Descriptions), 图像问答QA.... 循环神经网络(RNN)原理通俗解释 1. RNN怎么来的? 2. RNN的网络结构及原理 3. RNN的改进1:双向RNN 4. RNN的改进2:深层双向RNN 4.1 Pyramidal RNN 5. RNN的训练-BPTT 6. RNN与CNN的结合应用:看图说话 7. RNN项目练手 循环神经网络(RNN, Recurrent Ne

 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

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)

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.3循环神经网络模型 为什么不使用标准的神经网络 假如将九个单词组成的序列作为输入,通过普通的神经网网络输出输出序列, 在不同的例子中输入数据和输出数据具有不同的长度,即每个数据不会有一样的长度 也许每个语句都有最大长度,能够通过Padding 的方式填充数据,但总体来说不是一个好的表达方式. 不共享从文本的不同位置上学到的特征 例如普通神经网络可以学习到Harry这个单词出现在\(x^{<1>}\)的位置,但是如果

CNN 卷积神经网络 卷积 池化 https://www.cnblogs.com/peng8098/p/nlp_16.html 中有介绍 以数据集MNIST构建一个卷积神经网路 from keras.layers import Dense,Activation,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten from keras.models import Model,Sequential from keras.datasets import mnist from keras.utils

Reference:   Alex Graves的[Supervised Sequence Labelling with RecurrentNeural Networks] Alex是RNN最著名变种,LSTM发明者Jürgen Schmidhuber的高徒,现加入University of Toronto,拜师Hinton. 统计语言模型与序列学习 1.1 基于频数统计的语言模型 NLP领域最著名的语言模型莫过于N-Gram. 它基于马尔可夫假设,当然,这是一个2-Gram(Bi-Gram)模

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Proce

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

0语言模型-N-Gram 语言模型就是给定句子前面部分,预测后面缺失部分 eg．我昨天上学迟到了,老师批评了____. N-Gram模型: ,对一句话切词 我 昨天 上学 迟到 了 ,老师 批评 了 ____. 2-N-Gram 会在语料库中找 了 后面最可能的词: 3-N-Gram 会在预料库中找 批评了 后面最可能的词: 4-N-Gram 的内存耗费就非常巨大了(语料库中保存所有的四个词的预料组合).     1.1单向循环神经网络 一个单隐层结构示意图:

由于本章过长,分为两个部分,这是第一部分. 这几年提到RNN,一般指Recurrent Neural Networks,至于翻译成循环神经网络还是递归神经网络都可以.wiki上面把Recurrent Neural Networks叫做时间递归神经网络,与之对应的还有一个结构递归神经网络(recursive neural network).本文讨论的是前者. RNN是一种可以预测未来(在某种程度上)的神经网络,可以用来分析时间序列数据(比如分析股价,预测买入点和卖出点).在自动驾驶中,可以预测路线

目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translation 2.3 语音识别Speech Recognition 2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 4.1 Simple RNNsSRNs2 4.2 Bidirectional RNNs3 4.3 DeepB