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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 ->...
一、基础模型 1、这种模型，句子长的话，权值参数多、不能记住上下文信息。 2、参数共享，并增加记忆功能。 3、公式化表示RNN 二、RNN维度解析 1、如图，假设x的维度[batch, seq_len, embedding_len]是[b, 80, 100]，则在t时刻，Xt的形状是[b, 100], 因此，[b, 100] @[100, 64] + [b, 64]@[64, 64]=[b, 64] 就是有个降维过程，100的嵌入维度，降到了我们预设的64维。X @ Wxh + h @ Whh 2、如图。我们预设的隐层3维，输入形状...
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...
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...
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...
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...
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...
序列数据案例 循环神经网络RNN