循环神经网络(Recurrent Neural Networks)简介

导语: 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)是目前非常流行的神经网络模型,在自然语言处理的很多任务中已经展示出卓越的效果。但是在介绍 RNN 的诸多文章中,通常都是介绍 RNN 的使用方法和实战效果,很少有文章会介绍关于该神经网络的训练过程。本文将会使用传统的后向传播算法(Back Propagation)来训练 RNN 模型。

循环神经网络(Recurrent Neural Networks)是目前非常流行的神经网络模型,在自然语言处理的很多任务中已经展示出卓越的效果。但是在介绍 RNN 的诸多文章中,通常都是介绍 RNN 的使用方法和实战效果,很少有文章会介绍关于该神经网络的训练过程。

循环神经网络是一个在时间上传递的神经网络,网络的深度就是时间的长度。该神经网络是专门用来处理时间序列问题的,能够提取时间序列的信息。如果是前向神经网络,每一层的神经元信号只能够向下一层传播,样本的处理在时刻上是独立的。对于循环神经网络而言,神经元在这个时刻的输出可以直接影响下一个时间点的输入,因此该神经网络能够处理时间序列方面的问题。

本文将会从数学的角度展开关于循环神经网络的使用方法和训练过程,在本文中,会假定读者已经掌握数学分析中的导数,偏导数,链式法则,梯度下降法等基础内容。本文将会使用传统的后向传播算法(Back Propagation)来训练 RNN 模型。

原创声明,本文系作者授权云+社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

编辑于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏智能算法

机器学习三人行(系列六)----Logistic和Softmax回归实战剖析(附代码)

本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用,通过该文章,希望我们能一起掌握该方面的知识。 1. Logistic回归 我们在系...

51310
来自专栏生信小驿站

使用R语言进行机器学习特征选择②

特征工程其实是一个偏工程的术语,在数据库领域可能叫做属性选择,而在统计学领域叫变量选择,其实是一个意思:即最大限度地从原始数据中提取有用信息以供算法和模型使用,...

802
来自专栏机器之心

深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法:详解隐马尔科夫模型

选自davidsbatista 作者:David S. Batista 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪 本文首先简要介绍朴素贝叶斯,再将其扩展到隐马尔科夫模型...

33913
来自专栏书山有路勤为径

Advanced CNN Architectures(R-CNN系列)

除了将该图像标记为猫外,还需要定位图中的猫,典型方法是在该猫周围画一个边界框,这个方框可以看做定义该方框的一系列坐标,(x,y) 可以是方框的中心w 和 h 分...

652
来自专栏机器学习算法与Python学习

卷积神经网络详解

注:看本文之前最好能构理解前馈圣经网络以及BP(后向传播)算法,可以看之前发的相关文章或者看知乎、简书、博客园等相关博客。 卷积神经网络(Convolution...

2798
来自专栏机器学习算法原理与实践

卷积神经网络(CNN)前向传播算法

    在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的...

1042
来自专栏机器学习算法原理与实践

卷积神经网络(CNN)模型结构

    在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CN...

652
来自专栏人工智能

卷积神经网络的前向传播算法详解

这篇干货 我们在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。 CNN结构回顾 CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层...

2840
来自专栏计算机视觉战队

机器学习------令人头疼的正则化项

监督机器学习问题无非就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让模型拟合训练数据,而规则化参数是防止模型过分拟合训练数据,但训练误差小并不是最终目标,最...

3604
来自专栏瓜大三哥

感知器神经网络

感知器是一种前馈人工神经网络,是人工神经网络中的一种典型结构。感知器具有分层结构,信息从输入层进入网络,逐层向前传递到输出层。根据感知器神经元变换函数、隐层数以...

23510

扫码关注云+社区