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循环神经网络(RNN)是如何循环的?

循环神经网络(RNN:Recurrent Neural Network)是一种主要用于处理和预测序列数据的神经网络。 何为循环? 顾名思义,一个时序当前的状态又被输入到网络中,和下一时刻的输入一起被训练,形成了回路,称之为循环。 为什么用循环神经网络处理时序问题? 时序数据的时序信息往往也隐藏着重要的信息,当前时刻的数据与过往时刻的数据之间不是独立的,充分利用好之前时刻数据的隐藏信息,能够帮助我们更好地预测下一时刻的结果。 典型的循环神经网络:LSTM(长短时记忆网络) LSTM(long short-term memory)主要特点是长与短,指之前时刻的有用数据长度可以不一致,比如上面的例子,”小孩喜欢吃糖”对糖的预测只需要前面五个字 那么,如何实现长短时记忆?答案是使用一个遗忘门------可以理解为一个过滤器,把以往时间的无用信息给过滤掉。

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【TS深度学习循环神经网络

在大数据时代,时间序列分析已经成为 AI 技术的一个分支,通过将时间序列分析与机器学习模型相结合,更好的对时间序列进行建模。 近年来,许多时间序列模型逐渐采用深度学习的方法,比如RNN/CNN等。 这些深度学习方法的加入使得时序数据在特征抽取和表示上更加强大,在许多任务下的表现也越来越好。 本系列文章将开启一个全新的视角,从深度学习的角度出发,整理总结其在时间序列领域中的应用。 我们将介绍各种普遍且新颖的神经网络模型,及其它们的训练和使用。 本期文章为大家带来的,就是深度学习领域中一类非常重要神经网络循环神经网络(Recurrent Neural Network)。 循环神经网络是啥 循环神经网络种类繁多,我们先从最简单的基本循环神经网络开始吧。 01 基本循环神经网络 下图是一个简单的循环神经网络如,它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成: ? 纳尼?! 原理请参考上一篇文章《零基础入门深度学习 | 第四章:卷积神经网络》的激活函数一节。

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    神经网络学习笔记-02-循环神经网络

    神经网络学习笔记-02-循环神经网络 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 循环神经网络 循环神经网络适用于处理序列化信息,比如:语言翻译,语音识别等。 如果,我们要实现一个翻译功能。首先需要理解原句中每个单词的含义。 这就需要根据上下文来理解。 那么,如何保存和传递上下文这个信息呢? 循环神经网络提出一个状态(state)的概念,用于传递上下文。 图 image.png 循环神经网络框架的一点解释 与传统的神经网络架构有许多不同之处。 输入方式不同 传统的神经网络架构是静态输入,输入数据在开始前已经准备好了,并且一次全部从输入层导入。 循环神经网络是动态输入,每个隐藏层有一个输入,表示在时间t上的输入。 隐藏层,每层的节点数不同 传统的神经网络架构,每个隐藏层有多个节点。 循环神经网络,每个隐藏层有一个节点。 输出不同 循环神经网络,每个隐藏层有两个输出: output和state。

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    深度学习|循环神经网络之LSTM(后篇)

    01 — 回顾 昨天推送了循环神经网络LSTM的前半部分,说到构成其网络模型:输入层包含一系列时序:x0, x1, ..., xt,隐含层是实现 Long-term 记忆的关键,中间的单元不仅接受某个输入 xt, 还会接收上一个单元的输入 Ct-1,然后联合起来在 t 单元进行加工分析,输出 隐含项 Ct 给t+1单元,和 当前单元的输出 ht,关于这部分的内容介绍请参考: 深度学习|理解LSTM网络( 前篇) 下面,介绍 LSTM 隐含层的单元节点状态如何从 Ct-1 流动后变为 Ct, ht-1 如何流动后变为 ht 的? 03 — LSTM变形之GRU 对LSTM的有一种改动版本叫做带门的循环单元(Gated Recurrent Unit),简称为 GRU,在2014年由 Cho 等人提出,它将遗忘门和输入门结合为一个“ 以上这些就是LSTM的分步解析,清楚这些后,我们基本就能了解LSTM的数据流动原理,以及介绍了2014年Cho提出的更简洁的LSTM版本GRU,接下来,介绍卷积神经网络循环神经网络的实际应用,其中有些会写比较底层的代码

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    深度学习算法原理——循环神经网络RNN

    概述 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)主要用于时序数据,最常见的时序数据如文章,视频等,t时刻的数据与t−1时刻的数据存在内在的联系。 如上图所示,循环神经网络通过使用自带反馈的神经元,能够处理任意长度的时序数据,对此结构按照时间展开的形式如下所示(图片来自参考文献): ? 2.1.

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    循环神经网络

    学习目标 目标 了解序列模型相关概念 掌握循环神经网络原理 应用 应用RNN原理手写一个RNN的前向和反向传播过程 4.1.1 序列模型 4.1.1.1 定义 通常在自然语言、音频、视频以及其它序列数据的模型 _ 序列数据的输入输出长度不固定 4.1.2 循环神经网络 循环(递归)神经网络(RNN)是神经网络的一种。RNN将状态在自身网络中循环传递,可以接受时间序列结构输入。 g2(V{s_t}+b_{y})o​t​​=g2(Vs​t​​+b​y​​) g1,g2g1,g2:表示激活函数,g1:tanh/relu, g2:sigmoid、softmax其中如果将公式展开: 循环神经网络的输出值 4.1.4 GRU(门控循环单元) 2014年, 4.1.4.1 什么是GRU GRU增加了两个门,一个重置门(reset gate)和一个更新门(update gate) 重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合 4.1.6 总结 掌握循环神经网络模型的种类及场景 掌握循环神经网络原理 输入词的表示 交叉熵损失 前向传播与反向传播过程

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    循环神经网络

    循环神经网络神经网络体系结构,它针对的不是自然语言数据,而是处理连续的时间数据,如股票市场价格。在本文结束之时,你将能够对时间序列数据中的模式进行建模,以对未来的值进行预测。 这是什么样的判断力,使我们对自己的决定那么有信心,我们又如何将这种判断力给予神经网络? 这个问题的一个答案是使用上下文来回答问题。语境提示是可以提高机器学习算法性能的重要信号。 为了向神经网络提供上下文信息,我们可以使用称为循环神经网络的体系结构。 2.循环神经网络(RNN)简介 为了理解循环神经网络(RNN),我们首先来看一下图1所示的简单架构。 循环神经网络(RNN)与传统神经网络不同,因为它引入了转移权重W来跨越时间传递信息。图4显示了必须在RNN中学习的三个加权矩阵。 ? 图4 循环神经网络架构可以利用网络的先前状态来实现其优点。 接下来将介绍如何使用TensorFlow的内置RNN模型。我们将使用这个RNN在现实世界的时间数据来预测未来! 3.实施循环神经网络 当我们实施RNN时,我们将使用TensorFlow。

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    TensorFlow深度学习笔记 循环神经网络实践

    根据字符串逆序的规律生成target sequence,放到seq2seqmodel里即可,主要依赖rev_id函数 实现见seq2seq.py 注意,用Seq2SeqModel的时候,size和num_layer会在学习到正确的规律前就收敛

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    神经网络学习笔记-04-循环神经网络算法解释

    神经网络学习笔记-04-循环神经网络算法解释 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 门控循环单元 - GRUs (Gated Recurrent Units) 先看看计算公式: 计算公式的理解 首先,我们有一个单词集合,包含了常用的单词和标点符号。 我们仔细看看它是如何决定\(o_t\)的? 通过和\(V\)的乘积!这是什么意思呢? 我们要理解\(V\)。 \(V\)表示对每个单词,上下文(语言特征相关性)决定的下一个单词出现可能性的权值。 由于训练的目的(被训练数据决定)是学习如何产生一句自然语言。 那么这些数据都是和单词前后位置有关的信息。这些信息会是什么? 如果,我们从机器的角度看,训练结果可以理解为机器学习到的语法结构。 机器没有主谓宾的概念,所以不会说:“我学习到了主谓宾的语法结构”。

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    文科生如何理解循环神经网络(RNN)?

    这一份视频教程中,我会用简明的例子和手绘图,为你讲解循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的原理和使用方法。 关于深度学习,我已经为你讲解了不少内容了。 你也很容易理解深度神经网络的结构和处理方法。 第二类,是图像数据。《如何用 Python 和 fast.ai 做图像深度迁移学习?》一文中,我给你详细介绍过如何用卷积神经网络来处理它。 ? 其中,图像和序列数据,处理起来更需要你对深度神经网络结构的理解。 作为文科生,你在学习卷积神经网络循环神经网络的时候,可能会遇到一些问题。因为它们大多采用比较复杂的结构图和公式进行描述。 当然,你看到了,即便你对于循环神经网络不了解,把它当成一个黑箱,你依然可以用高阶的深度学习框架,例如 fast.ai ,执行自然语言处理任务,而且效果还很突出。 ? 希望这份视频教程,对你了解循环神经网络能有帮助。 祝(深度)学习愉快!

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    动手学深度学习(十一) NLP循环神经网络

    循环神经网络 本节介绍循环神经网络,下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列,预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量 ? ,用 ? 表示 ? Image Name 循环神经网络的构造 我们先看循环神经网络的具体构造。假设 ? 是时间步 ? 的小批量输入, ? 是该时间步的隐藏变量,则: ? 其中, ? , ? , ? , ? ,上式的计算是循环的,使用循环计算的网络即循环神经网络(recurrent neural network)。 在时间步 ? ,输出层的输出为: ? 其中 ? , ? 。 从零开始实现循环神经网络 我们先尝试从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型,这里我们使用周杰伦的歌词作为语料,首先我们读入数据: import torch import torch.nn as 这个函数稍显复杂,其中我们将循环神经单元rnn设置成了函数参数,这样在后面小节介绍其他循环神经网络时能重复使用这个函数。

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    关于深度学习系列笔记十五(循环神经网络

    这些向量组合成序列张量,被输入到深度神经网络中。 最好将Embedding 层理解为一个字典,将整数索引(表示特定单词)映射为密集向量。 Embedding 层实际上是一种字典查找 循环神经网络(RNN,recurrent neural network):它处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息 循环神经网络的高级用法 ‰循环 dropout(recurrent dropout)。这是一种特殊的内置方法,在循环层中使用 dropout来降低过拟合。 ‰堆叠循环层(stacking recurrent layers)。这会提高网络的表示能力(代价是更高的计算负荷)。 ‰双向循环层(bidirectional recurrent layer)。 tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) #------------利用Embedding 层学习词嵌入

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    Tensorflow深度学习算法整理(二)循环神经网络

    接Tensorflow深度学习算法整理 循环神经网络 序列式问题 为什么需要循环神经网络 首先我们来看一下普通的神经网络的样子 这里红色部分是输入,比如说图像;绿色部分是网络部分,比如说卷积部分和全连接部分 这个时候其实就需要循环神经网络循环神经网络是专门用来处理序列式问题的。 这是最简单的循环神经网络。再将该公式展开就得到 在这里 用了一个激活函数叫tanh。 和 是如何组合在一起的,在这里用了一个矩阵变换W和U,W和U都是矩阵参数。 当然这个循环神经网络是最基础的循环神经网络,它是实时多对多的那个神经网络结构,后面可以做一些微小的变换,就可以使得它去面对多对一的问题或者一对多的问题以及不实时多对多的问题。 这里在s上存在循环性,所以 是可以直接计算出来的,而 就比较复杂。因为s3对W是一个递归的过程。我们看一下它是如何递归的。

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    pytorch学习笔记(十一):循环神经网络RNN(简介)

    上篇内容记录了在图像领域广泛应用的CNN,这篇将涉猎到新的领域自然语言处理(NLP),简单运用循环神经网络RNN,RNN最难的是维度的变换和处理,奈何本人水平有限,第一次接触听得晕头转向,因此此篇仅对 图中的RNN Cell为同一个,其从早到晚的移动,构成“循环”。 1.2程序使用 2.

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    【NLP】 深度学习NLP开篇-循环神经网络(RNN)

    从这篇文章开始,有三AI-NLP专栏就要进入深度学习了。本文会介绍自然语言处理早期标志性的特征提取工具-循环神经网络(RNN)。 作者&编辑 | 小Dream哥 完整的NLP深度学习介绍,应该从反向传播(BP)开始,进而介绍深度神经网络(DNN),卷积神经网络(CNN)也是必不可少的内容。 循环神经网络(RNN)就是面对这样的需求提出来的,它能够“记忆”序列输入的历史信息,从而能够较好的对整个序列进行语义建模。 目前,RNN及其变种在NLP领域有着广泛的应用。 这样看,同学们可能还无法看清楚数据在RNN模型内到底是如何流动的。我们将RNN模型的单元按时间展开,如下图所示: ?

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    循环神经网络(RNN)

    循环神经网络通过使用带自反馈的神经元,能够处理任意市场的序列。循环神经网络比前馈神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经管饭的应用于语音识别,语音模型以及自然语言生成等任务上。 理论上循环神经网络可以近似任意的动态系统。如下图1给出了循环神经网络的示例。 ? 简单循环神经网络 我们先来看一个非常简单的循环神经网络,叫简单循环网络(Simple Recurrent Net-work,SRN)[Elman, 1990]。 ,图2为按时间展开的循环神经网络。 ? 图2 按时间展开的循环神经网络 梯度训练 ? 因此,虽然简单循环网络从理论上可以建立长时间间隔的状态之间的依赖关系(Long-Term Dependencies),但是由于梯度爆炸或消失问题,实际上只能学习到短周期的依赖关系。

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    循环神经网络模型

    整理并翻译自吴恩达深度学习系列视频:序列模型第一周,有所详略。 Recurrent Neural Network ? 一个标准的循环神经网络如图所示,在网络的每一个时间步ttt,它接受前一层的激活函数值a<t−1>a^{<t-1>}a<t−1>和输入x<t>x^{<t>} 循环神经网络的反向传播同其他网络一致,按反方向计算导数,编程时框架会自动帮我们处理反向传播,但了解其基本原理也是有助益的。 ?

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    循环神经网络(RNN)

    什么是RNN 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 **双向循环神经⽹络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。 ? ? 在之前你已经见过对于前向传播(上图蓝色箭头所指方向)怎样在神经网络中从左到右地计算这些激活项,直到输出所有地预测结果。 其它类型的RNN **One to one:**这个可能没有那么重要,这就是一个小型的标准的神经网络,输入?然后得到输出?。 **One to many:**音乐生成,你的目标是使用一个神经网络输出一些音符。对应于一段音乐,输入?

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    循环神经网络(一) ——循环神经网络模型与反向传播算法

    循环神经网络(一) ——循环神经网络模型与反向传播算法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 这一章开始讲循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network),是与卷积神经网络不同的神经网络结构 三、使用RNN原因 使用RNN,而不是用标准的神经网络,主要原因如下: 1、输入、输出的长度可以不一样,可以只有一个输入而有多个输出,也可以有多个输入只有一个输出等。 这个特点是至关重要的,直接导致无法使用传统的神经网络,因为对于每个样本的训练都不一样。 ? 这样可能会有缺点,需要双向RNN(BRNN,bidirecctional RNN),后续会学习到。 ? 2、单向RNN的前向传播 由于是单向RNN,因此只有后层对前面一层的感知。

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    深度学习入门笔记系列 ( 七 ) ——循环神经网络(RNN)学习笔记

    循环神经网络(RNN)学习笔记 本系列将分为 8 篇 。本次为第 7 篇 ,简单的介绍下循环神经网络 。 1.引言 在传统的神经网络模型中 ,是从输入层到隐含层再到输出层 ,层与层之间是全连接的 ,每层之间的节点是无连接的 。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力 。 2.什么是RNN RNN(Recurrent Neural Networks)翻译为循环神经网路 ,与传统神经网络模型对比 ,RNN 一个序列当前的输出与前面的输出也有关 。

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