递归神经网络和循环神经网络循环神经网络（recurrent neural network）：时间上的展开，处理的是序列结构的信息，是有环图递归神经网络（recursive neural network）：空间上的展开，处理的是树状结构的信息，是无环图二者简称都是 RNN，但是一般提到的RNN指的是循环神经网络（recurrent neural network）。为什么有bp神经网络、CNN、还需要
转载
2023-10-30 22:58:56
119阅读
深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。第五篇，谈谈PCA模型。本来PCA模型与深度学习是没有任何联系的。通常我们只是用PCA来对机器学习的数据做预处理。本来想详细记录一下PCA的原理，但网上已经有一篇不错的文章，链接如下：http://hi.baidu.com/ifengzh/item/8
转载
2023-08-09 16:26:57
40阅读
提出问题 对于二分类问题，使用二元交叉熵损失函数，对于多分类问题，可以用分类交叉熵损失函数，对于回归问题，可以使用均方误差，对于序列问题，可以使用联结主义时序分类损失函数CTC（connectionlist temppral classfication）,但是对于以上指导解决不了的问题时，我们需要开发目标函数。选择创建新的网络结构。大脑的不同之处&nb
转载
2023-07-04 11:18:36
70阅读
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）与普通神经网络非常相似，它们都是由神经元组成，拥有可学习的权重（weights）和偏置（biases）。每个神经元接收多个输入，通过点成和非线性运算输出结果。
转载
2023-07-31 17:38:53
130阅读
前言LSTM神经网络代表长期短期记忆，是一种特殊类型的递归神经网络，最近在机器学习界引起了很多关注。简而言之，LSTM网络内部具有一些上下文状态单元，它们充当长期或短期存储器单元。LSTM网络的输出由这些单元的状态调制而成。当我们的神经网络需要依赖于输入的历史背景而不是仅仅依赖于最后的输入进行预测时，这是一个非常重要的属性。举个简单的例子，设想我们想要预测一个序列的下一个数字：6 -> 7
转载
2023-12-11 21:45:43
122阅读
循环神经网络1.简介循环神经网络自然语言处理是研究人与计算机使用自然语言沟通的有效方法，需要用到神经网络进行学习，于是开发出了循环神经网络一系列的神经网络算法。循环神经网络是一类具有记忆能力的神经网络，在循环神经网络中，神经元不但可以接受上一层神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。循环神经网络对于每一个时刻的输入结合模型的状态都会给出一个输出，可以看作是同一个神经网络被无限复
转载
2023-10-06 23:13:01
360阅读
循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种神经网络结构，其主要特点是网络中存在循环连接，使得网络具有记忆功能，可以处理序列数据。在传统神经网络中，每一层之间的连接是单向的，每一层的输入仅仅依赖于前一层的输出。而在循环神经网络中，除了输入层和输出层之外，每一层之间都存在循环连接，使得网络具有一定的记忆功能，可以处理序列数据。在循环神经网络中，每个时间步
转载
2023-10-11 11:48:57
217阅读
循环神经网络简介： 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)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DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种'记忆'功能。RNN的主要用途是处理和预测序列数据。 &nb
转载
2019-05-05 21:51:00
660阅读
6 循环神经网络前馈网络难以处理时序数据，比如视频、语音、文本等。 因此，当处理这一类和时序相关的问题时，就需要一种能力更强的模型。 循环神经网络是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其它神经元的信息，也可以接受自身的信息。 循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习。 随时间反向
转载
2023-08-21 13:38:58
138阅读
一、RNN简介循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类专门用于处理时序数据样本的神经网络，它的每一层不仅输出给下一层，同时还输出一个隐状态，给当前层在处理下一个样本时使用。就像卷积神经网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像，而且一些卷积神经网络还可以处理不同尺寸的图像，循环神经网络可以扩展到更长的序列数据，而且大多数的循环神经网络可以处理序列长度不同的
转载
2023-05-18 11:21:31
104阅读
一、什么是循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络 。对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一 ，其中双向循环神经网络（B
转载
2023-08-20 22:27:28
143阅读
前面我们学习了全连接神经网络、卷积神经网络，这些网络的传递都是单向，元素之间相互独立，输入与输出也是毫无关系，这样虽然让神经网络容易学习，但是一定程度上却弱化了神经网络的能力。而我们这一章要介绍的循环神经网络，就是在一些方面对前馈神经网络的一种补充。 在实际生活中，很多元素都是相互联系的，比如一个人说了：我喜欢《黎明前的黑暗》，请帮我放一下___ ，大家都知道是这里应该补充《黎明前的黑暗》
转载
2024-01-03 14:32:32
93阅读
本文章是该视频的一部分，该部分的案例代码使用RNN做一个简单的实验，其余部分见作者的其他文章。一、什么是循环神经网络循环神经网络的来源是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面结点的输出。即：循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。循环神经网络对于每一个时刻的输入
转载
2023-10-13 06:40:28
126阅读
1：循环神经网络的基本思想 [注]最总选择哪一个ht可以选择最后一个也可以将所有的ht综合一下。 ...
转载
2021-08-06 20:34:00
685阅读
2评论
神经网络及深度学习(包含matlab代码)神经网络及深度学习(包含 MATLAB 仿真)人工神经网络(Artificial Neural Network，即 ANN )， 作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是 20 世纪 80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种
转载
2023-08-14 11:24:31
140阅读
如果说卷积神经网络是为了解决图像识别而提出的，那么循环神经网络（Recurrent Neural Network）就是为了解决自然语言处理而提出的，当然实际上这两种神经网络的用途很广，但是从自然语言处理的角度去看待循环神经网络可以更容易理解它的特性。自然语言处理（Natural Language Processing），简单来说就是让计算机理解人类的语言，从而解决相关的问题，比如现在有一句话"我上
转载
2023-08-23 21:14:57
82阅读
循环神经网络(RNNs)是神经网络中一个大家族，它们主要用于文本、信号等序列相关的数据。常见的循环神经网络有长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元网络(GRU)等，而这些循环神经网络都是在最早的一种神经网络基础之上改进而来的，所以兔兔在本文讲解的是循环神经网络家族中最早的一种神经网络——循环神经网络(RNN)，并在RNN的基础上介绍双向循环网络(Bidirectional RNN,
转载
2023-06-16 19:07:58
277阅读
本文将介绍提高神经网络的性能和泛化能力的三种高级技巧。1）循环dropout（recurrent dropout）。这是一种特殊的内置方法，在循环层中使用dropout来降低过拟合。2）堆叠循环层（stacking recurrent layers）。这会提高网络的表示能力（代价是更高的计算负荷）。3）双向循环层（bidirectional recurrent layer）。将相同的信息以不同的方
转载
2023-09-05 16:50:17
112阅读
文章目录前馈神经网络与循环神经网络前馈神经网络如何用向量表示词汇？循环神经网络——三种简单的RNNElman RNN命名实体识别循环神经网络近似定理Jordan RNNBidirectional RNN不同结构的RNNOne to manyMany to oneMany to many循环神经网络训练BPTT(Backpropagation through tIme)长程依赖问题 卷积神经网络
转载
2023-09-21 10:45:17
144阅读
虽然从零开始实现循环神经网络对了解循环神经网络的实现方式具有指导意义，但并不方便。 本节将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。 我们仍然从读取时光机器数据集开始。import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l
转载
2023-10-12 23:14:36
83阅读
