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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，...
在深度学习领域，传统的多层感知机（MLP）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天，MLP在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。尽管如此，大多数专家还是会达成共识：MLP可以实现的功能仍然相当有限。究其原因，人类的大脑有着惊人的计算功能，而“分类”任务仅仅是其中很小的一个组成部分。我们不仅能够识别个体案例，更能分析输入信息之间的整体...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6585 本文介绍了用于涡轮桨距角控制的永磁同步发电机（PMSG）和高性能在线训练递归神经网络（RNN）的混合模糊滑模损失最小化控制的设计。反向传播学习算法用于调节RNN控制器。PMSG速度使用低于额定速度的最大功率点跟踪，其对应于低风速和高风速，并且可以从风中捕获最大能量。设计了具有积分运算切换面的滑模控制器，利用模糊推理机制估计不确定性的上界。简介 最近，风力发电系统作为清洁和安全的...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20335 在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。 概述 在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。在最后，您将了解有关将循环网络与Keras一起使用的大部分知识。您可以访问来自建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列，例如温度，气压和湿度，这些数据点...
我是机器学习的新手.我已经读过,由于梯度消失,ReLU函数优于sigmoid函数用于递归神经网络. 我正在尝试实现一个非常基本的递归神经网络,包含3个输入节点,10个隐藏节点和3个输出节点. 输入节点和隐藏节点都有ReLU功能,输出节点有softmax功能. 然而,当我在几个纪元(小于10)之后使用ReLU功能时,误差变为0或误差变为无穷大,具体取决于是否从原始权重中增加或减去了权重变化.weight = weight + gradient_decent #weights hits infinity we...
这篇文章主要介绍了Python实现的递归神经网络,是一篇摘录自github代码片段的文章,涉及Python递归与数学运算相关操作技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python实现的递归神经网络。分享给大家供大家参考，具体如下：# Recurrent Neural Networks import copy, numpy as np np.random.seed(0) # compute sigmoid nonlinearity def sigmoid(x):output = 1/(1+np.exp(-x))return output # convert output of sigmoid function to...
这篇文章主要介绍了Python实现的递归神经网络,是一篇摘录自github代码片段的文章,涉及Python递归与数学运算相关操作技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python实现的递归神经网络。分享给大家供大家参考，具体如下：# Recurrent Neural Networks import copy, numpy as np np.random.seed(0) # compute sigmoid nonlinearity def sigmoid(x):output = 1/(1+np.exp(-x))return output # convert output of sigmoid function to...