循环神经网络要点解析

参照: [stanford]Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) [karpathy]ConvNetJS CIFAR-10 demo [知乎]没有博士学位,照样玩转TensorFlow深度学习 [视频]TensorFlow and deep learning, without a PhD Architecture Overview why ConvNet ? Regular Neural Nets don't scale well to

''' Created on 2017年5月13日 @author: weizhen ''' import numpy as np import tensorflow as tf import ptb_iterator as reader from tensorflow.contrib import rnn DATA_PATH = "/path/to/ptb/data" # 数据存放的路径 HIDDEN_SIZE = 200 # 隐藏层的规模 NUM_LAYERS = 2 # 深层循环

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x

以下内容是个人参考网上的学习资料以及自己的理解进行总结的 1.循环神经网络的介绍具体看 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 深度神经网络无法利用数据中时间序列信息,循环神经网络应势而生.循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据,它最擅长解决的问题是与时间序列相关的.它与CNN一样参数是共享的. 循环神经网络工作的关键点就是利用历史的信息来帮助当前的决策,因此而带来了更大的技术挑战--长期依赖(此外RNN的序列过长时会出现梯度消失现象)LS

如何让自己的网站能进入搜索引擎第一页,下面分享下,网站优化的要点: 第一:网站的名字很重要,实事求是的写下自己网站的名字,当然,网站的名字要考虑好,最好包含网站的主要内容. 第二:页面头不优化,页面头部指的是代码中部分,具体一点就是中的"Description(描述)"和"Keywords(关键字)"两部分,这部分也是SEO们比较花心思的地方,理论一大堆! 总结起来就是:1."描述"部分应该用近乎描述的语言写下一段介绍你网站的文字,在这其中,你应

在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系.今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域. 1. RNN概述 在前面讲到的DNN和CNN中,训练样本的输入和输出是比较的确定的.但是有一类问题DNN和CNN不好解决,就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不

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:输入到隐层的权重U.隐层到输出的权重

1. RNN循环神经网络 1.1 结构 循环神经网络(recurrent neural network,RNN)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络.RNN的主要用途是处理和预测序列数据.全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中,网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层,层与层之间是全连接或部分连接的,但每层之间的节点是无连接的. 图 11 RNN-rolled 如图 11所示是一个典型的循环神经网络.对于循环神经网络,一个非常重要的概念就是时刻.循环神经网

欢迎fork我的github:https://github.com/zhaoyu611/DeepLearningTutorialForChinese 最近在学习Git,所以正好趁这个机会,把学习到的知识实践一下~ 看完DeepLearning的原理,有了大体的了解,但是对于theano的代码,还是自己撸一遍印象更深 所以照着deeplearning.net上的代码,重新写了一遍,注释部分是原文翻译和自己的理解. 感兴趣的小伙伴可以一起完成这个工作哦~ 有问题欢迎联系我 Email: [email