关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导 本文是对 RNN 循环神经网络中的每一个神经元进行反向传播求导的数学推导过程,下面还使用 PyTorch 对导数公式进行编程求证. RNN 神经网络架构 一个普通的 RNN 神经网络如下图所示: 其中 \(x^{\langle t \rangle}\) 表示某一个输入数据在 \(t\) 时刻的输入:\(a^{\langle t \rangle}\) 表示神经网络在 \(t\) 时刻时的hidden state,也就是要传送到 \(t+1\) 时刻的值:\

对于神经网络而言,每一个样本的输入与输入直接都是独立的,即预测的结果之间并没有联系 而对于RNN而言:不仅仅是有当前的输入,而且上一层的隐藏层也将进行输入,用于进行结果的预测.因此每一个输入都与之前的输入可以通过隐藏层的输入而产生联系. 这种特性在自然语言的处理中使用较广,即当前输入预测下一个词,与上一层隐藏层的传入有关 RNN的前向传播 比如预测ot结果,即输入xt,预测下一个词的结果即为ot, st表示的是当前隐藏层的个数,V表示将st进行np.argmax求得预测类别, 使用softmax

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

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.

The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks,http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ https://www.csdn.net/article/2015-08-28/2825569 RNN基础 rnn是的输入和输出都是序列,如图 所以rnn可以认为是用于学习序列和序列之间的匹配关系 如何用符号表示 X,Y表示输入,输出 <t>,表示序列中序号 (i)

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前

在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 1. 从RNN到LSTM 在RNN模型里,我们讲到了RNN具有如下的结构,每个序列索引位置t都有一个隐藏状态$h^{(t)}$. 如果我们略去每层都有的$o^{(

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

在DNN中,当前输出层的值只和当前输入值有关系.如果当前输出值不仅依赖当前输入值,也依赖于前面时刻的输入值,那么DNN就不适用了.因此也就有了RNN. 一.RNN结构 这是最简单的RNN.其中Xt是t时刻的输入,S是隐藏层.Ot是t时刻的输出.隐藏层St是由前t-1个时刻的隐藏层叠加而成的.把St也可以理解为前t时刻x的记忆叠加而成的隐藏层. 二.RNN的前向传播 1.记 其中σs为激活函数.W是隐藏层S上的权重,如上式所示,作用跟输入一起来迭代S. 2. 其中σt为激活函数 ot为t时刻的输出

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多.我们的任何决定,想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的.RNN通过反向传播和记忆机制,能够处理任意长度的序列,在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构,它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的.今天本文介绍RNN的几种不同的结构,有1vsN,Nvs1,NvsM等结构

一 RNN概述    前面我们叙述了BP算法, CNN算法, 那么为什么还会有RNN呢?? 什么是RNN, 它到底有什么不同之处? RNN的主要应用领域有哪些呢?这些都是要讨论的问题. 1) BP算法,CNN之后, 为什么还有RNN? 细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等,

一.RNN的作用和粗略介绍: RNN可解决的问题: 训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一,比如基于时间的序列:一段段连续的语音,一段段连续的手写文字.这些序列比较长,且长度不一,比较难直接的拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练. T个时间步: 我们先来看单个RNN cell: 简单的RNN前向传播实现过程: 以上代码实现: import numpy as np # 定义RNN的参数. X = [1,2] state = [0.0, 0.0] w_cell_state = np

RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出. RNN的应用领域有很多, 可以说只要考虑时间先后顺序的问题都可以使用RNN来解决.这里主要说一下几个常见的应用领域: 自然语言处理(NLP): 主要有视频处理, 文本生成, 语言模型, 图像处理 机器翻译, 机器写小说 语音识别 图像描述生成 文本相似度

1. Notations 循环序列模型的输入和输出都是时间序列.$x^{(i)<t>}$表示第$i$个输入样本的第$t$个元素,$T_x^{(i)}$表示输入的第$i$个样本的元素个数:$y^{(i)<t>}$表示第$i$个样本的输出的第$t$个元素,$T_y^{(i)}$表示第$i$个样本的输出的元素个数. 在NLP领域,为了描述一句话,会有一个词典(vocabulary),里面保存了所有的英文单词(一般包含3万到5万单词),每个单词依次有一个编号.这样每个单词都可以用一个向量表

一步步搭建循环神经网络 将在numpy中实现一个循环神经网络 Recurrent Neural Networks (RNN) are very effective for Natural Language Processing and other sequence tasks because they have "memory". 他们可以读取一个输入 \(x^{\langle t \rangle}\) (such as words) one at a time, 并且通过隐藏层激活

课程地址 第1章 CS231n课程介绍 ---1.1 计算机视觉概述 这门课的主要内容是计算机视觉.它是一门需要涉及很多其他科目知识的学科. 视觉数据占据了互联网的绝大多数,但是它们很难利用. ---1.2 计算机视觉历史背景 为了获得一副3D图像,我们需要经历原始图像(端点,曲线,边缘)->2.5维草图(场景的不连续性)->3D图像几个过程. 70年代:每个对象由简单的几何图单位组成 80年代:如何识别由简单物体构成的视觉空间 如果目标识别太难了,应该先进行图像分割. 可以使用图片中的特征来

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 torch.autograd就是为了方便用户使用,专门开发的一套自动求导引擎,她能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播 1.Variable 深度学习算法的本质是通过反向函数求导数,pytorch的Autograd模块实现了此功能.在Tensor上的所有操作,Autograd都能够为他们自动提供微分,避免手动计算的复杂

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前

一.封装新的PyTorch函数 继承Function类 forward:输入Variable->中间计算Tensor->输出Variable backward:均使用Variable 线性映射 from torch.autograd import Function class MultiplyAdd(Function): # <----- 类需要继承Function类 @staticmethod # <-----forward和backward都是静态方法 def forward(

1 RNN介绍 (1)一对多,多对一,多对多的任务 传统的神经网络只能处理一对一的任务,而RNN可以处理一对多,多对一,多对多的任务: 其中,一些典型的应用如下: Image Captioning:image -> sequence of words  (one to many) Sentiment Classification:sequence of words -> sentiment (many to one) Machine Translation:seq of words ->

LSTM 是 long-short term memory 的简称, 中文叫做 长短期记忆. 是当下最流行的 RNN 形式之一 RNN 的弊端 RNN没有长久的记忆,比如一个句子太长时开头部分可能会忘记,从而给出错误的答案. 时间远的记忆要进过长途跋涉才能抵达最后一个时间点. 然后我们得到误差, 而且在 反向传递 得到的误差的时候, 他在每一步都会 乘以一个自己的参数 W. 如果这个 W 是一个小于1 的数, 比如0.9. 这个0.9 不断乘以误差, 误差传到初始时间点也会是一个接近于零的数,