双向RNN可以让某一单元的输出不仅可以考虑之前的信息，也可以考虑后面时间步的信息。前向传播分为从左向右，从右向左两部分，这样，隐藏层神经元会产生两个激活值，均对输出有影响。对很多NLP问题，双向带有LSTM的RNN用的最多。缺点是必须获取整个序列才能获得输出。如果要学习复杂的函数，需要将更多层堆叠起来构建更深的模型。a[l]<t>,l表示l层，t表示时间步。一般在垂直方向三层以后不再水平连接。尽管看起来没有多少循环层，但...
循环神经网络的构造假设\(\boldsymbol{X}_t \in \mathbb{R}^{n \times d}\)是时间步\(t\)的小批量输入，\(\boldsymbol{H}_t \in \mathbb{R}^{n \times h}\)是该时间步的隐藏变量，则：\[
\boldsymbol{H}_t = \phi(\boldsymbol{X}_t \boldsymbol{W}_{xh} + \boldsymbol{H}_{t-1} \boldsymbol{W}_{hh} + \boldsymbol{b}_h).
\]其中，\(\boldsymbol{W}_{xh} \in \mathbb{R}^{d \times h}\)，\(\boldsymbol{W}_{hh} \in \mathbb{R}^{h...
1.为什么还会有RNN？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, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此, RNN就应运而生了2.什么是RNN？RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的. 它与...
RNN提出的背景：RNN通过每层之间节点的连接结构来记忆之前的信息，并利用这些信息来影响后面节点的输出。RNN可充分挖掘序列数据中的时序信息以及语义信息，这种在处理时序数据时比全连接神经网络和CNN更具有深度表达能力，RNN已广泛应用于语音识别、语言模型、机器翻译、时序分析等各个领域。RNN的训练方法——BPTT算法（back-propagation through time） BPTT（back-propagation through time）算法是常用的训练RNN的方法，...
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：参数：输入到...
转自 http://blog.csdn.net/xingzhedai/article/details/53144126更多参考：http://blog.csdn.net/mafeiyu80/article/details/51446558http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/70225998http://kubicode.me/2017/05/15/Deep%20Learning/Understanding-about-RNN/RNN(Recurrent Neuron Network)是一种对序列数据建模的神经网络。继Bengio提出基于神经网络的概率语言模型并获得成功之后，Mikolov于2010年提出利用RNN建模语言模...
6.3循环神经网络的高级用法
在这一节中，我们将回顾三种先进技术来提高递归神经网络的性能和泛化能力。在本节结束时，您将了解关于使用Keras的递归网络所知道的大部分内容。我们将展示一个天气预报问题的所有三个概念，在那里我们可以访问来自安装在建筑物屋顶上的传感器的数据点的时间，例如温度、气压和湿度，我们用来预测在收集最后一个数据点后24小时的温度。这是一个相当具有挑战性的问题，举例说明了在使用时间序列时遇到的许...
原书地址：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preliminaries/lookup-api.html
预备知识
背景：所有的机器学习方法都涉及从数据中提取信息。因此，我们首先将学习一些实用技能，包括存储、操作和预处理数据。
机器学习通常需要处理大型数据集。我们可以将数据集视为表，其中表的行对应于样本，列对应于属性。将重点放在矩阵运算的基本原理及其实现上。
深度学习是关于优化的。我们有一个带有参数的模型，我们想要找到那些能拟合数据的最...
B站 刘二大人 传送门 循环神经网络（基础篇）
课件链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw
提取码：cxe4本节模型为将输入“hello”训练输出为“ohlol”，用循环神经网络实现。本节老师讲了cell，rnn和embedding三种简单模型，为方便测试，我给每个模型分别定义了函数。下面上开始的数据处理思路图和代码。
搭配视频学习效果最佳。 '''
训练RNN模型使得 "hello" -> "ohlol"
输入为"hello"，可设置字典 e -> 0 h ->...
目录循环神经网络的介绍LSTM和GRULSTM的基础介绍LSTM的核心逐步理解LSTM遗忘门输入门输出门GRU，LSTM的变形双向LSTM
循环神经网络的介绍
为什么有了神经网络还需要有循环神经网络？
在普通的神经网络中，信息的传递的单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。特别是在很多现实任务中，网络的输出不仅和当前时刻的输入相关，也和其过去一段时间的输出相关。
此外，普通网络难以处理...
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt# 定义RNN的参数。
HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数。
NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数。
TIMESTEPS = 10 # 循环神经网络的训练序列长度。
TRAINING_STEPS = 10000 # 训练轮数。
BATCH_SIZE = 32 # ba...
人类不会每听到一个句子就对语言进行重新理解。看到一篇文章时，我们会根据之前对这些词的理解来了解背景。我们将其定义为记忆力。 算法可以复制这种模式吗？神经网络（NN）是最先被想到的技术。但令人遗憾的是传统的神经网络还无法做到这一点。 举个例子，如果让传统的神经网络预测一个视频中接下来会发生什么，它很难有精确的结果。 这就是循环神经网络（RNN）发挥作用的地方。循环神经网络在深度学习领域非常热门，因此，学习循...
循环神经网络（RNN）模型与前向反向传播算法,LSTM模型笔记输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络（Recurrent Neural Networks），广泛用于自然语言处理中的语音识别、手写识别以及机器翻译等领域。特点：1.隐藏状态h由输入x和前一隐藏状态hi-1共同决定。2.模型的线性关系参数U、W、V矩阵在整个RNN网络中共享，从而体现了RNN模型的循环反馈思想。在语音识别、手写识别以及机器翻译等领域实际应用比较广泛的是基于RNN模型的LST...
目录RecapSentiment AnalysisProposalS1.Weight sharingNaive versionWeight shareS2.Consistent memoryUnfolded modelFormulationOverall DiagramOne more thingHow to Train?RecapSentiment AnalysisProposalLong sentence100 + wordstoo much parameters[\(w_N,b_N\)]No context informationconsistent tensorS1.Weight sharing类似于卷积的卷积核，卷积视野，权重分享Naive versionWeight share权重分享S2.Consistent memory需...
