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RNN

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【 RNN】内容共 100 条

原创 RNN

RNN

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茗君（Major_S） 603 天前
原创 RNN

RNN

ico

lua

参数设置

损失函数

数据

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茗君（Major_S） 603 天前
原创 RNN

二叉树的存储结构

循环神经网络

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茗君（Major_S） 597 天前
原创 Bidirectional RNN and Mutil-layer RNN

机器学习高阶训练营

Java学习

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PeterBishop 623 天前
转载动态RNN和静态RNN区别

调用static_rnn实际上是生成了rnn按时间序列展开之后的图。打开tensorboard你会看到sequence_length个rnn_cell stack在一起，只不过这些cell是share weight的。因此，sequence_length就和图的拓扑结构绑定在了一起，因此也就限制了每

时间序列

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mb5fdcaee2972df 1229 天前
原创 Bidirectional RNN and Mutil-layer RNN

其他

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PeterBishop 426 天前
转载 LSTM、RNN

LSTM::只需研究一次作者：elfin 资料来源：torch.nn.LSTM Top Bottom 1、简述RNN 在传统的统计学中，有一门专门介绍时间序列的课程。其主要研究事件的发生与时间(可以是广义的)有较强的关联，这时传统机器学习算法并不能很好地解决这种带有时序的数据预测、特征挖掘。随

LSTM

统计学

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究极可爱怪 670 天前
转载 LSTM、RNN

LSTM::只需研究一次作者：elfin 资料来源：torch.nn.LSTM Top Bottom 1、简述RNN 在传统的统计学中，有一门专门介绍时间序列的课程。其主要研究事件的发生与时间(可以是广义的)有较强的关联，这时传统机器学习算法并不能很好地解决这种带有时序的数据预测、特征挖掘。随

pytorch

权值

数据

并行计算

神经网络

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究极可爱怪 603 天前
原创训练RNN

训练RNN

ico

lua

数据

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茗君（Major_S） 603 天前
原创 tensorflow RNN

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutor

tensorflow

github

sed

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fox64194167 238 天前
转载 tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别

tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/

static_rnn

dynamic_rnn

github

.net

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mb5ff98246f093d 1674 天前
转载 27：RNN循环神经网络-RNN layer

1:RNN layer的计算【注】这里W的shape为[hidden len,feature len],hidden len意思是每句话的当前单词需要用多少个不同的W向量进行提取特征（结果将feature len压缩成hidden len实现降维）。feature len的意思是由于每个单词由fe ...

初始化

特征提取

时间序列

记录

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mb5ffd6eef9281a 597 天前
转载 27：RNN循环神经网络-RNN训练难题

1：RNN训练难题：梯度爆炸以及梯度弥散（1.1）原因 [注]由于W**k的存在导致梯度出现爆炸或者弥散 2：解决办法（2.1）梯度爆炸的解决办法：梯度压缩 [注]可以通过对w的梯度进行压缩：(w.grad/||w.gard||)*threashold解决梯度爆炸的问题【注】norm()函数可 ...

网络层

其他

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mb5ff2f21b6d2a1 596 天前
转载 27：RNN循环神经网络-RNN训练难题

1：RNN训练难题：梯度爆炸以及梯度弥散（1.1）原因 [注]由于W**k的存在导致梯度出现爆炸或者弥散 2：解决办法（2.1）梯度爆炸的解决办法：梯度压缩 [注]可以通过对w的梯度进行压缩：(w.grad/||w.gard||)*threashold解决梯度爆炸的问题【注】norm()函数可 ...

网络层

数据

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mob60475703f08d 596 天前
转载 Python实现RNN

一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的当前位有关, 还与上一位的进位有关.词语的含义与上下文有关, 未来的状态不仅与当前相关还与历史状态相关.

网络

华语音乐

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sshpp 2143 天前
原创 RNN的介绍

一、状态和模型在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据（独立同分布数据），所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的，如语言翻译，自动文本生成。它们是一个序列问题，包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络，RNN的结构图如下所示：序列样本一般分为：一对多(生成图片描述)，多对一（视频解说，文本归类），多对多（语言翻译）。RNN不仅能够处

其他

rnn

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xmgdc 2098 天前
原创《Pytorch - RNN模型》

前言：之前的博文部分地讲解了RNN的标准结构，也用pytorch的RNNCell类和RNN类实现了前向传播的计算，

深度学习

损失函数

数据

字符串

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DreamSeaQainXun 104 天前
原创 RNN详解（12）

本文部分参考和摘录了以下文章，在此由衷

Pytorch

RNN

理论详讲

激活函数

数据

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HelloCVCG 86 天前
原创 RNN和LSTM

循环神经网络循环神经网络，Recurrent Neural Network。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。CNN处理图片，RNN处理文本，语音和视频分类完全递归网络（Fully recurrent network）H

python

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mb5ffd6eef9281a 755 天前
原创 RNN简易训练

from tensorflow.contrib.layers import fully_connectedfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfn_steps=28n_inputs=28n_nerons=150n_outputs=10learning_rate...

RNN

神经网络

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自强不息的小芦同学 690 天前