一、RNN介绍RNN和DNN，CNN不同，它能处理序列问题。常见的序列有：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字，一条句子等等。这些序列长短不一，又比较难拆分成一个个独立的样本来训练。那么RNN又是怎么来处理这类问题的呢？RNN就是假设我们的样本是基于序列的。比如给定一个从索引0到T的序列，对于这个序列中任意索引号t，它对应的输入都是样本x中的第t个元素x(t)。而模型在序列索引号t位置的隐藏状态
转载
2024-03-26 11:06:52
132阅读
一、循环神经网络原理式一计算输出层，式2计算隐层将式2带入式1结果如上图所示，这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。二、rnn的训练算法bpttBPTT算法是针对循环层的训练算法，它的基本原理和BP算法是一样的，也包含同样的三个步骤：1. 前向计算每个神经元的输出值；2. 反向计算每个神经元的误差项值，它是误差函数E对神经元j的加权输入的偏导数；将第 l 层 t 时刻的误差值沿两
转载
2024-08-12 19:54:05
135阅读
引入在某一些情况下，我们是无法使用标准的全连接神经网络的。比如，预测句子中哪几个单词是人名，如果使用标准的全连接神经网络，网络结构如下：如果使用这种结构，会存在两个问题输入句子长度和输出向量的维度，可能会不一样。对不同的样本，其输入/输出维度都不同。当然你可以采用zero padding，将每个句子都填充到最大长度，但仍然不是一种很好的方式改结构无法共享从文本不同位置上学到的特征举例来说，比如该网
转载
2024-08-15 17:24:40
38阅读
RNN：循环神经网络（下面简称RNNs）可以通过不停的将信息循环操作，保证信息持续存在长依赖存在的问题：当有用信息与需要该信息的位置距离较近时，RNNs能够学习利用以前的信息来对当前任务进行相应的操作当有用信息与需要该信息的位置距离较远时，这样容易导致RNNs不能学习到有用的信息，最终推导的任务可能失败LSTM：Long Short Term Memory networks，一种特殊的RNN网络，
转载
2024-05-15 11:39:29
64阅读
参考资料A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning （2015年的一篇综述性文章）Long Short-Term Memory in RNN （Felix Alexander Gers大牛的博士论文）Supervised sequence labelling with recurrent neural n
转载
2024-04-02 08:05:05
91阅读
1.1 认识RNN模型什么是RNN模型RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.一般单层神经网络结构:RNN单层网络结构:以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构:RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下
转载
2024-03-16 03:33:07
35阅读
RNN以及LSTM的介绍和公式梳理2015-07-25 前言好久没用正儿八经地写博客了，csdn居然也有了markdown的编辑器了，最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文，在组内『夜校』分享过了，再在这里总结一下发出来吧，按照我讲解的思路，理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的。RNN最近做出了很多非常漂亮的成果，比如Alex Graves的手写文字
转载
2024-07-19 14:48:13
51阅读
主要是个人备忘录，很不完整和规范。 基本都省略了偏置。简单RNN数学公式\[ h_{t}=g(W^{(h)}h_{t-1}+W^{(x)}x_t) \\ y_{t}=f(Vh_t) \] 简单解释就是，对于每个位置，输入保存的上一个状态 \(h_{t - 1}\)和输入\(x_t\)，然后输出新的状态\(h_t\)，这个操作一般是线性变换再接一个激活函数，比如\(tanh，sigmoid\)，然后
转载
2024-10-25 15:12:43
99阅读
逐步理解RNN循环神经网络：先了解一下最基本的单层网络，它的结构如图：输入是x，经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y。前面状态输出会影响后面状态输出的情况有下面几种：自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。时间序列问题。例如每天的股票价格等等为了建模序列问题，RNN引入了隐状态h（hidden stat
转载
2024-07-08 09:32:27
33阅读
最近在查找RNN的公式详解中，发现大多数的公式都是一通链式求导结束，与网络上广为流传的八位二进制代码的计算过程完全不符，经过研究推导，觉得有必要给后来的同学推导一下代码中的计算过程。（代码附在文后）先上图， RNN的结构图都是这样，按时间展开，S是隐藏层和输出层的激活函数，这里用Sigmoid，求导比较特殊，W是权重角标表示走向，O是输出层，I是输入层，H是隐藏层，a是单元的
转载
2024-07-22 21:45:09
48阅读
一、RNN基础知识
RNN的设计目的是尝试了解序列数据，比如你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。但对于普通神经网络，就只能从当前给定的这个词来判断，而RNN就可以结合之前提到的词汇，更科学地判断。
之所以能这么做，关键就是在于，RNN相对于一般的神经网络多了一个
转载
2024-09-17 11:54:09
77阅读
1.双端口RAM 所谓双端口RAM就是一个有两个独立端口的RAM，两边各有一个cpu连着，类似这种形状：▭|▭|▭ （中间的RAM通过数据线、地址线、读写控制线允许异步操控访问存储单元）注：可能产生数据冲突或者错误的操作：1.两个端口对同一地址单元写入数据（产生覆盖）2.两个端口对同一地址单元进行写入数据与读入数据（读入错误）2.多模块存储器&
1. RNN前向传播在介绍RNN之前，首先比较一下RNN与CNN的区别：RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，CNN是一类用于处理网格化数据(如一幅图像)的神经网络。RNN可以扩展到更长的序列，大多数RNN也能处理可变长度的序列。CNN可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像，并且可以处理可变大小的图像。 RNN的前向传播如图所示，其中代表激活函数，输出的label可以使用one-hot形式。
转载
2024-03-22 14:04:28
49阅读
RNN网络RNN模型计算分为两步，第一步，计算第ｔ个时间步的隐藏层ａ；第二步，计算t
原创
2022-09-16 13:49:11
556阅读
RNN(Recurrent Neural Networks)公式推导和实现 http://x-algo.cn/index.php/2016/04/25/rnn-recurrent-neural-networks-derivation-and-implementation/ 2016-04-25 分类
转载
2017-08-29 11:29:00
100阅读
2评论
数据结构 双向链表表示和实现参考代码如下：/*
名称：双向链表表示和实现
编译环境：VC++6.0
日期： 2014-3-27
*/
#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#include <stdlib.h>
typedef int ElemType;
// 线性表的双向链表存储结构
typede
转载
2024-08-13 17:09:41
31阅读
概括：RNN 适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。 1. RNN RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将
转载
2019-03-17 17:23:00
1172阅读
2评论
附上y=2x-b拟合的简单的代码.
原创
2022-02-23 16:51:23
289阅读
文章目录1. 批归一化（Batch Normalization，BN）2. 组归一化（Group Normalization，GN）：3. 实例归一化（Instance Normalization，IN）：4. 层归一化（Layer Normalization，LN）：5. 权重归一化（Weight Normalization，WN）：6. 局部响应归一化（Local Response Norm
转载
2024-06-06 10:59:25
155阅读
读 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation论文的主要贡献提出了一个新的神经网络模型叫做 RNN编码-解码器 ，该模型包含两个RNN，分别位于编码器和解码器中，编码器中的RNN负责将变长的输入序列映射到一个固定长度的向量中，解码器中的RNN则负责将向量映
转载
2024-02-20 21:12:12
93阅读
