RNN基本原理和RNN種類與實例

這是一個delay模型，經(jīng)過一段延遲，即把所有輸入都讀取后，在decoder中獲取輸入并輸出一個序列。這個模型在機器翻譯中使用較廣泛，源語言輸在入放入e...

2018-07-27 標簽：神經(jīng)元機器翻譯RNN 3.9萬 0

如何基于Keras和Tensorflow用LSTM進行時間序列預(yù)測

為了做到這一點，我們需要先對CSV文件中的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，把處理后的數(shù)據(jù)加載到pandas的數(shù)據(jù)框架中。之后，它會輸出numpy數(shù)組，饋送進LSTM。Ke...

2018-09-06 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)KerasRNN 2.1萬 0

RNN存在的問題及其改進方法，并介紹更多復雜的RNN變體

梯度爆炸/消失不僅僅是RNN存在的問題。由于鏈式法則和非線性激活函數(shù)，所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括前向和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都會出現(xiàn)梯度消失/爆炸...

2019-05-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度rnn 1.7萬 0

LSTM幾個關(guān)鍵“門”與操作

STEP 1: 決定從“細胞狀態(tài)”中丟棄什么信息即“忘記門”。比如一篇小說的推導，小說中可能有幾個人物，在讀小說時候我們都會記住，但有些是不重要的這時候...

2018-10-09 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 1.6萬 0

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的詳細介紹

在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于文本生成、機器翻譯還有看圖描述等，在這些場景中很多都出現(xiàn)了RNN的身影。

2018-05-11 標簽：RNN 1.4萬 0

普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MLP與RNN不得不說的秘密

那么將這些訓練數(shù)據(jù)送給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，比如第一個數(shù)據(jù) “他/r”，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習 “他->r”的一個映射，第二個數(shù)據(jù) “向/p”，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習一個 “向...

2017-12-11 標簽：rnn 7707 0

人工智能之機器學習記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM算法解析

我們知道，RNN是一類功能強大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，RNN一個重要的優(yōu)點在于，其能夠在輸入和輸出序列之間的映射過程中利用上下文相關(guān)信息。但是RNN存在著梯...

2018-09-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學習 6280 0

生成英文維基百科文章的方法可以概述為源文檔的多文檔摘要

最近，經(jīng)過研究證明，生成英文維基百科（English Wikipedia）文章的方法可以概述為源文檔的多文檔摘要。我們使用抽取式文摘（extractiv...

2018-02-06 標簽：解碼器編碼器自然語言 6261 0

RNN在自然語言處理中的應(yīng)用

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究中，讓模型充滿記憶力的研究很早便開始了，Saratha Sathasivam 于1982 年提出了霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)，但是由于它實現(xiàn)困難，在...

2017-11-28 標簽：人工智能rnnpytorch 5708 0

RNN基礎(chǔ)知識介紹 為什么需要RNN

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練好之后，在輸入層給定一個x，通過網(wǎng)絡(luò)之后就能夠在輸出層得到特定的y，那么既然有了這么強大的模型，為什么還需要RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）呢？

2018-05-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn 5217 0

什么是RNN （循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）？

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 是一種深度學習結(jié)構(gòu)，它使用過去的信息來提高網(wǎng)絡(luò)處理當前和將來輸入的性能。RNN 的獨特之處在于該網(wǎng)絡(luò)包含隱藏狀態(tài)和循環(huán)。

2024-02-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習rnn 4074 0

基于貝塞爾曲線和RNN的手寫識別新方法

貝塞爾曲線在手寫識別中有著很長的應(yīng)用歷史，基于貝塞爾曲線可以對輸入數(shù)據(jù)進行更加連續(xù)的表達，對于不同的采樣率和分辨率更加魯棒。在貝塞爾曲線表達中，每一條曲...

2019-03-12 標簽：解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn 4027 0