language model ——tensorflow 之RNN
代码结构tf的代码看多了之后就知道其实官方代码的这个结构并不好：graph的构建和训练部分放在了一个文件中，至少也应该分开成model.py和train.py两个文件，model.py中只有一个PTBModel类graph的构建部分全部放在了PTBModel类的constructor中恰好看到了一篇...
RNN 网络
原文：http://yangguang2009.github.io/2016/12/18/deeplearning/recurrent-neural-networks-for-deep-learning/由于平时接触大都是图像处理，因此对于CNN比较熟悉，但是对于RNN（主要用于时序信号处理），却一...
Recurrent Neural Network系列1--RNN（循环神经网络）概述
作者：zhbzz2007 出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS 。Recurrent N...
RNN 入门教程 Part 2 – 使用 numpy 和 theano 分别实现RNN模型
转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano本文是RNN教程的第二部分，第一部分教程在这里.对应的样板代码在 Github上面。在这部分内容中，我将...
RNN 入门教程 Part 1 – RNN 简介
转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNsRecurrent Neural Networks (RNN) 是当前比较流行的模型，在自然语言处理中有很重要的应用。但是现在对RNN的详细结构模型以及如何实现...
RNN 入门教程 Part 3 – 介绍 BPTT 算法和梯度消失问题
转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients本文是 RNN入门教程 的第三部分.In the previous part of the tu...
浅谈RNN、LSTM + Kreas实现及应用
本文主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍，了解什么是RNN，RNN的1对N、N对1的结构，什么是LSTM，以及LSTM中的三门（input、ouput、forget），后续将利用深度学习框架Kreas，结合案例对LSTM进行进一步的介绍。一、RNN的原理RNN（Recurrent N...
吴恩达《深度学习》第五门课（1）循环序列模型（RNN）
1.1为什么选择序列模型（1）序列模型广泛应用于语音识别，音乐生成，情感分析，DNA序列分析，机器翻译，视频行为识别，命名实体识别等众多领域。（2）上面那些问题可以看成使用（x，y）作为训练集的监督学习，但是输入与输出的对应关系有非常多的组合，比如一对一，多对多，一对多，多对一，多对多（个数不同）等...
RNN探索(2)之手写数字识别
这篇博文不介绍基础的RNN理论知识,只是初步探索如何使用Tensorflow,之后会用笔推导RNN的公式和理论,现在时间紧迫所以先使用为主~~import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport ...
简单明朗的 RNN 写诗教程
目录简单明朗的 RNN 写诗教程数据集介绍代码思路输入 and 输出训练集构建生成一首完整的诗代码实现读取文件统计字数构建word 与 id的映射转成one-hot代码随机打乱数据构建训练集构建模型批加载数据训练的过程中生成诗句开始训练诗词生成总结参考简单明朗的 RNN 写诗教程本来想做一个标题党的...
递归神经网络(RNN)简介（转载）
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...
逐步构建循环神经网络 RNN
rnn.utils.pyimport numpy as npdef softmax(x): e_x = np.exp(x - np.max(x)) return e_x / e_x.sum(axis=0)def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(...
解读tensorflow之rnn
from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做，但是google了半天，发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少...
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？
https://www.zhihu.com/question/34681168CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？修改CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？以及他们的主要用途是什么？...
【深度学习篇】---CNN和RNN结合与对比，实例讲解
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。...
RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导
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. RNNRNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难...
深度学习-RNN
目录I.前言介绍RNN的概念和应用II. RNN基础RNN的概念和结构RNN的前向传播和反向传播算法前向传播算法反向传播RNN的变种：LSTM和GRULSTMGRUIII. RNN的应用自然语言处理中的RNN应用：文本分类、情感分析、机器翻译等时间序列分析中的RNN应用：时序预测、异常检测、行为识别...
TensorFlow实现RNN网络（十六）
TensorFlow实现RNN神经网络 之前实现过一个利用RNN实现一个二进制加法的操作。这个其实也是一样的做法。 只不过变成了图片。 首先要进行一个预处理，之后经过一个全连接层，然后经过一个切分，一个图形是28x28x1，那么就会把他切分成一行一行的，也就是每一个图片进行LSTM层的时候，是一行...
3.RNN推导
1.基本RNN结构这几天想入门NLP，所以开始了解RNN以及一系列变体。首先RNN最原始的结构如下图（图是按自己的理解用visio画的，有错麻烦提一下），首先我们来说明一下各个符号的定义：各个变量之间的关系如下：2.RNN推导其实，在RNN中，框架并不大，整体的参数只有W和b，因为这些参数是共用的。...
Naive RNN vs LSTM vs GRU
0 Recurrent Neural Network1 Naive RNN2 LSTMpeepholeNaive RNN vs LSTM记忆更新部分的操作，Naive RNN为乘法，LSTM为加法，因此LSTM能记得更久些。3 GRU4 为什么LSTM这么设计？标准形式的LSTM能工作得很好；输入门...