递归神经网络 目录 1 理解递归神经网络 1.1 什么是递归神经网络 1.2 关于前馈神经网络 1.2.1 结构模型 1.2.2 与RNN区别 1.3 RNN模型 2 基于时间的反向传播 2.1 为什么RNN不能直接使用反向传播 2.2 基于时间的反向传播:训练RNN 2.3 梯度消失和梯度爆炸 3 RNN的应用及RNN-CF 3.1 RNN的应用 3.2 RNN-CF 1 理解递归神经网络 1.1 什么是递归神经网络 递归神经网络(RNN)是一个特殊的神经网络系列,旨在处理序列数据,例如一系列的文本或者股票市场的…

2021年5月26日 0条评论 0点热度 阅读全文

我们观察PPT的时候,面对整个场景,不会一下子处理全部场景信息,而会有选择地分配注意力,每次关注不同的区域,然后将信息整合来得到整个的视觉印象,进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心,每次只处理视野中的部分,忽略视野外区域,这样做最大的好处是降低了任务的复杂度。 深度学习领域中,处理一张大图的时候,使用卷积神经网络的计算量随着图片像素的增加而线性增加。如果参考人的视觉,有选择地分配注意力,就能选择性地从图片或视频中提取一系列的区域,每次只对提取的区域进行处理,再逐渐地把这些信息结合起来,建立场景或者环境…

2020年12月2日 0条评论 0点热度 阅读全文

循环神经网络(RNN)笔记总结 -------本文仅为学习笔记,不做任何商业用途------- 一、概念及应用场景     循环神经网络(RNN)是一类以序列数据为输入,在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络。就像卷积神经网络(CNN)是专门用于处理网格化数据(如图像)的神经网络,循环神经网络是专门用于处理序列的神经网络。     常见的循环神经网络包括双向循环神经网络(Bi-RNN)以及长短期记忆网络(LSTM),之后会对LSTM进行详细的介绍,见主页其它博客内容。     在计算…

2020年11月24日 0条评论 2点热度 阅读全文

前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解。 如果你想了解 LSTM 的原理的话(前提是你已经理解了普通 RNN 的原理),可以参考我前面翻译的博客: (译)理解 LSTM 网络 (Understanding LSTM Networ…

2019年2月13日 0条评论 1点热度 阅读全文