由于卷积神经网络不擅长处理语音数据、翻译语句等有先后顺序的数据结构。随之而来的循环神经网络(Recurrent Natural Network,RNN)它特别适合处理序列数据，RNN已经成功应用于自然语言处理(Neuro-Linguistic Programming)、语音识别、图像标注、智能翻译等场景中。 RNN网络结构的应用 随着深度学习的不断发展和网络结构的优化，循环神经网络出现其
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2023-06-16 19:03:19
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本文主要介绍的是循环神经网络RNN及其研究进展，其中的主要内容来自于一篇2019年的ICLR论文，论文原文如下 AntisymmetricRNN: A Dynamical System View on Recurrent Neural Networksarxiv.org 一、RNN与LSTM在机器学习领域中，循环神经网络（RNN）可以说是一块相当重要的组成部分了，由于它能够在处理
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2023-09-14 15:54:09
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1、前言 神经网络的优化方法有很多，前面学习了神经网络参数的初始化方法，好的初始化方法可以让网络训练的更快，也可能让网络收敛的更好。同样，好的优化方法同样具有这样的作用。注意：谈论优化方法时候，并没有修改损失函数，只是修改了网络学习过程中参数的更新方法。 之前经常使用梯度下降法来优化网络，今天学习了梯度下降法的几个改进版本：Momentum、RM
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2023-09-02 13:58:32
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最近一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来，看了好多论文，写了一篇综述，对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法，早在上世纪八十年代就已经被提出来，但当时硬件运算能力有限，所以当时只用来识别支票上的手写体数字，并且应用于实际。2006年深度学习的泰斗在《科学》上发表一篇文章，论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力，从而掀起了深度结构研究的
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2023-10-08 08:17:15
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深度学习之RNNRNN基本概述RNN的优势及结构形式RNN的前向传播过程BPTT算法LSTMGRU：LSTM的变体双向RNN RNN基本概述我们首先看一下百度百科对于RNN的解释：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（rec
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2023-10-09 23:38:31
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近期学习了RNN（循环神经网络），但网上的代码大多都是python编写的，且基本都是用工具箱。于是自己结合网上的代码，用MATLAB进行了编写，大致框架如下，但可能存在问题，希望与读者多交流，后面的激活函数可以选择sigmid/tanh/Ruel. % implementation of RNN
% 以自己编写的函数为例进行计算
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2023-12-17 13:46:51
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文章目录1. 前言2. LSTM模型结构2.1 细胞状态2.2 LSTM之遗忘门2.3 LSTM之输入门2.4 LSTM之细胞状态更新2.5 LSTM之输出门 1. 前言之前我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据。大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业
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2023-06-16 19:23:29
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一、 循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）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，形成具有环路的网络结构。和前馈神经网络相比，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构。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。
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2023-08-25 11:06:27
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一、RNN 1、定义 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural network），另一种是结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络。 2、recurr
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2023-07-28 23:08:46
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1. 场景与应用 在循环神经网络可以用于文本生成、机器翻译还有看图描述等，在这些场景中很多都出现了RNN的身影。
2. RNN的作用 传统的神经网络DNN或者CNN网络他们的输入和输出都是独立的。
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2023-07-07 15:02:15
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循环神经网络 RNN 文章目录循环神经网络 RNN一、概述二、背景三、RNN原理3.1 模型结构3.2 前向传播3.3 反向传播BPTT(back-propagation through time)3.4 RNN的分类3.5 RNN的改进双向RNN深度RNN四、RNN的简单使用五、总结 一、概述 循环神经网络（Recurrent neural network，RNN）是一类以序列（sequenc
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2023-06-16 19:04:32
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在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网
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2023-06-22 00:48:39
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针对前几次做的笔记，发现训练集太少的情况下，识别率太低。有可能降到50%的情况。后做了几次改进，不过这几次改进还是在训练集只有100个，测试集10个的情况下，识别率有了一点提高，能稳定在60%，70%。可能如果加大训练集的话，识别率会有很大提升。 具体的改进有以下几点：（1）增加训练次数： 即把整个训练集运行多次，保持学习率不变。这是值得的，原因是通过提供更多的爬下斜坡的机会，有助于梯
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2023-08-08 10:55:37
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目录初识神经网络 1.1 感知器 1.2 Sigmoid函数 1.3 代价函数 1.4 梯度下降算法反向传播算法神经网络改进算法 3.1Cross-entropy代价函数——神经元饱和 3.2正则化(Regularization)——过拟合 3.3权值初始化——隐含层神经元饱和
深度学习 4.1 万有逼近定理(Universal Approximation Theory) 4.2
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2024-01-06 23:28:12
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综述前文“神经网络小白篇”已经研究了神经网络的基本结构和运算过程。下面我们来考虑两个问题提升训练速度和过拟合。首先我们来看一下第一个问题。如何提升神经网络的训练速度要提升训练速度我们得先来看看神经网络的训练速度与什么有关。首先回顾一下上文阐述的几个公式和模型：上图给出的结构和公式仍然是上一篇的结构。我们观察一下对w和b偏导结构。根据渐进思想，发现用来衡量学习速度的是在z的条件下激活函数的梯度值。插
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2023-08-08 10:55:47
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一 RNN概述 前面我们叙述了BP算法, CNN算法, 那么为什么还会有RNN呢?? 什么是RNN, 它到底有什么不同之处? RNN的主要应用领域有哪些呢?这些都是要讨论的问题. 1) BP算法,CNN之后, 为什么还有RNN? 细想BP算法,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
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2023-10-23 22:34:44
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更新有三AI与阿里天池联合推出的深度学习系列课程
原创
2021-08-10 15:03:31
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基础循环神经网络循环神经网络（RNN）是一个由神经元和权值构成的有向图，它的当前状态与前一时刻的状态和当前输入决定，因此当前状态也被称为工作记忆。循环神经网络在时间序列上展开后如上图所示，用于解决序列化的问题，诸如语音识别、语音合成、文本生成。例子:利用RNN写诗，本质上是在训练后得到各个词语的使用频次和关联规则，RNN可以知道在“秋”后面跟“月”“风”具有更大概率。但它并不知道它所写的含义，从这
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2023-12-14 20:22:45
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一、前述CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。二、CNN与RNN对比1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图： 2.相同点： 2.1. 传统神经网络的扩展； 2.2. 前向计算产生结果，反向计算模型更新； 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。3.不同点： 3.1
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2023-09-25 09:45:14
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RNN网络组成循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是用来建模序列化数据的一种主流深度学习模型。传统的前馈神经网络一般的输入都是一个定长的向量，无法处理变长的序列信息，即使通过一些方法把序列处理成定长的向 量，模型也很难捕捉序列中的长距离依赖关系。RNN则通过将神经元串行起来处理序列化的数据。由于每个神经元能用它的内部变量保存之前输入的序列信息，因此
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2023-10-18 20:22:55
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