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Week 1 Quiz: Recurrent Neural Networks(第一周测验：循环神经网络)\1. Suppose your training examples are sentences (sequences of words). Which of the following refers to the jth word in the ith training example?( 假设你的训练样本是句子(单词序列)，下 面哪个选项指的是第??个训练样本中的第??个词?)【 】 $??^{(??)<??>} $【 】 \(??^{<??>(??) }\)【 】 \(??^{(??)<??>}\)【 】 \(??^{<??>(??)}\)答案 【★】 ??(?...
1. RNN首先思考这样一个问题：在处理序列学习问题时，为什么不使用标准的神经网络（建立多个隐藏层得到最终的输出）解决，而是提出了RNN这一新概念？ 标准神经网络如下图所示：标准神经网络在解决序列问题时，存在两个问题：难以解决每个训练样例子输入输出长度不同的情况，因为序列的长度代表着输入层、输出层的维度，不可能每训练一个样例就改变一次网络结构。标准的神经网络不能共享从文本不同位置上学到的特征。举例说明：如果...
循环神经网络进阶1.GRU2.LSTM3.Deep RNN4.Bidirection NN1.GRURNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT） ?控循环神经?络：捕捉时间序列中时间步距离较?的依赖关系1.1数学表达式\[ R_{t} = σ(X_tW_{xr} + H_{t?1}W_{hr} + b_r)\\ Z_{t} = σ(X_tW_{xz} + H_{t?1}W_{hz} + b_z)\\ \widetilde{H}_t = tanh(X_tW_{xh} + (R_t ⊙H_{t?1})W_{hh} + b_h)\H_t = Z_t⊙H_{t?1} + (1?Z_t)⊙\widetilde{H}_t \]1.2结构重置?(re...
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...
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...
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...
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...