输出的y，每一个标记对应的输入的结果，根据需求可以是二分类或多分类，下图表示识别到输入的单词对应的单词表的位置的值为1，其他地方的值为0。 ?...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。...具体公式如下图所示，其中对于a的激活函数g，常用tanh，有时也用relu；而对于y，由于是分类函数，因此常用sigmoid。 ?...这里计算a时，用到了上一层的a和这一层的x，为了计算简便，可以合并计算，如下图所示： ? 3、单向RNN的反向传播 这里的反向传播，即从损失函数开始，逐层往前的反向传播。...其中，损失函数的定义，和logistic回归的损失函数定义方式一致。 ? 4、各种RNN结构 上面的例子，是样本输入数量和输出数量一致的多对多的RNN，除此之外，还有其他的RNN形式，如下： ?
4.1.1.2 类型 语音识别，输入一段语音输出对应的文字 情感分类，输入一段表示用户情感的文字，输出情感类别或者评分 机器翻译，两种语言的互相翻译 4.1.1.3 为什么在序列模型使用CNN等神经网络效果不好...4.1.2.1 类型 一对一：固定的输入到输出，如图像分类 一对多：固定的输入到序列输出，如图像的文字描述 多对一：序列输入到输出，如情感分析，分类正面负面情绪 多对多：序列输入到序列的输出，如机器翻译...,称之为编解码网络 同步多对多：同步序列输入到同步输出，如文本生成，视频每一帧的分类，也称之为序列生成 这是循环神经网络的一些结构以及场景，那么我们接下来以基础的一种结构来看具体RNN怎么做的？...第一步：求出当前层损失对于当前隐层状态输出值 s^{t}st 的梯度 ++ 上一层相对于s^{t}st 的损失 第二步：计算tanh激活函数的导数 第三步：计算Ux_t + Ws_{t-1}...如果矩阵的值非常大，就会出现梯度爆炸 4.1.3 RNN 总结 总结使用tanh激活函数。
可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征（多卷积核）。...后剪枝有：错误率降低剪枝、悲观剪枝、代价复杂度剪枝 （4）前剪枝的停止条件 节点中样本为同一类 特征不足返回多类 如果某个分支没有值则返回父节点中的多类 样本个数小于阈值返回多类 2、逻辑回归相关问题...核函数的本质是两个函数的內积，而这个函数在SVM中可以表示成对于输入值的高维映射。...用知乎大神的解释吧 （6）处理数据偏斜 可以对数量多的类使得惩罚系数C越小表示越不重视，相反另数量少的类惩罚系数变大。...和上面的Adaboost相比，回归树的损失函数为平方损失，同样可以用指数损失函数定义分类问题。但是对于一般损失函数怎么计算呢？
3.RNN前向传播算法 根据上面介绍的模型，我们来看一下RNN前向传播算法，对于任意时刻序列索引号t，能够得到当前的隐藏状态。其中σ为RNN的激活函数，一般是tanh，b为偏倚系数。 ?...序列索引号t时模型的输出为 ? 最终能够得到模型的预测输出，由于RNN是识别类的分类模型，所以下式激活函数一般是softmax函数。 ? ?...为了简化描述，反向传播时损失函数采用对数损失函数，隐藏层的激活函数为tanh函数，输出的激活函数为softmax函数。 对于RNN，由于我们在序列各位置都有损失函数，因此最终的损失函数L为 ?...针对W,U,b的梯度计算比较复杂，从RNN模型可以看出，在反向传播时，在某一序列位置t的梯度损失，由当前位置的输出对应的梯度损失和序列索引位置t+1时的梯度损失两部分共同决定。...对于W在某一序列位置t的梯度损失需要反向传播一步步来进行计算，此处定义序列索引t位置的隐藏状态梯度为 ? 4.RNN梯度爆炸和梯度消失 ? ? 5.其他 ? ?
自然语言(文本)和音频都是时序前后相互关联的数据，对于这些序列数据我们会使用特殊的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)来进行处理。...使用RNN实现的应用包括下图中所示： [使用RNN实现的应用] 语音识别 音乐发生器 情感分类 DNA序列分析 机器翻译 视频动作识别 命名实体识别 1.数学符号 [数学符号 Notation] 我们来看一个自然语言处理中...假如我们的问题是判断序列当前输入的字是否是人名的一部分，这是典型的二分类问题，我们采用交叉熵损失函数，计算公式如下所示： L^{\left \langle t \right \rangle}(\hat...[对新序列采样 Sampling Novel Sequences] 对于训练好的语言模型，可以通过采样(Sample)构建新的序列(对应上例就是产出新的句子)，也可以进而了解这个模型学习到了一些什么。...双向循环神经网络(Bidirectional RNN，BRNN)可以在序列的任意位置使用之前和之后的数据。
我看了很多关于对损失 (loss)，代价 (cost)，误差 (error) 函数的解释，最喜欢用的惯例还是： 当描述单数据的误差时，用「损失函数」字眼 当描述多数据的误差时，用「代价函数」字眼 不想区分时...，就用「误差函数」字眼 根据实际问题，损失主要可分为两类 回归问题的均方误差 (mean-square-error, MSE) 分类问题的交叉熵 (cross-entropy, CE) 定义完损失之后...其实 RNN 根据输入和输出个数可分为五类，如下图 (来自 Andrej Karpathy)。因此本课 RNN 的分类不是很齐全。...因为更简单，而且最优策略本质就是个策略函数。 直接求策略函数的好处是可以减少对大量无关数据的储存，而且对于连续的动作空间，基于价值函数的方法也不适用。 没听懂。...我没有什么 RL 基础，大牛们可以讲讲。 6 深度学习局限和前沿 讲师极简方式总结了这门课教了什么：从数据到决策！
输入一串视频帧的序列，然后生成一个标签代表这个视频中发生了什么动作。另外一个多对一任务的例子是NLP领域的情感分类任务，给出一个句子的单词串，然后判断这个句子的情感类别。...此外，还有一种多对多模型的变种，这种变种模型会在每个时间节点都生成一个输出，一个例子是视频帧级别的视频分类任务，即对视频的每一帧都进行分类，并且模型预测的标准并不只依靠当前帧的内容，而是在这个视频中此帧之前的所有内容...在这种方式中，RNN的工作方式是接收一串字母，在每一个时间段，我们都会要求RNN去预测序列中可能出现的下一个字母是什么。...跟技术一点的解释是，我们选用比如softmax分类器（交叉熵损失）等一类的损失函数，使用小批量的随机梯度下降来训练RNN，将损失值从最后一个时刻往前反向传播回去，以此来计算在参数矩阵上的梯度，并使用RMSProp...对于反向传播，我们来检查最后一个时间段的输出如何影响最早时间段时的权重， 对于 的偏导数可以写作： ，然后我们获取 t 时刻的损失值对于权重 的偏导数： image.png 梯度消失
sigmoid函数，或者你也可以使用tanh函数）应用，因此把输出限制到接近+/-类（在sigmoid的情况下是1和0）。...你可以使用诸如L-BFGS甚至SGD这样的最优化方法来优化损失函数。 ? 支持向量机中的另一个创新是将内核用于数据，以体现工程师的特色。...如果你有很好的领域洞察力，你可以用更聪明的方法来替代优秀但是老旧的RBF内核并从中获利。 支持向量机能做一件独特的事情：学习一类分类器。 可以使用支持向量机来训练分类器（甚至是回归量）。...RNN（如果这里是密集连接的单元与非线性，那么现在f一般是LSTM或GRU）。LSTM单元用于替代纯RNN中的简单致密层。 ? 使用RNN进行人物序列建模任务，特别是文本分类、机器翻译及语言建模。...它们可用于类似于RNN的序列建模，也可与RNN结合使用。在神经机器翻译系统出现之前，CRF是最先进的技术，在许多具有小数据集的序列标注任务中，它们仍然会比那些需要大量数据才能推广的RNN表现得更好。
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）...而对于反向传播，我想你已经猜到了，反向传播地计算方向（上图红色箭头所指方向）与前向传播基本上是相反的。...，于是计算出第一个时间步的损失函数，然后计算出第二个时间步的损失函数，然后是第三个时间步，一直到最后一个时间步，最后为了计算出总体损失函数，我们要把它们都加起来，通过等式计算出最后的?...，也就是把每个单独时间步的损失函数都加起来。然后你就可以通过导数相关的参数，用梯度下降法来更新参数。...可以是一个整数，表示你想要的音乐类型或者是你想要的音乐的第一个音符，并且如果你什么都不想输入，?可以是空的输入，可设为 0 向量。
再回忆一下RNN系列，它的对象是自然语言这样的序列信息，是一个一维的结构，RNN就是专门针对这些序列的结构而设计的，通过各种门的操作，使得序列前后的信息互相影响，从而很好地捕捉序列的特征。...H是每一层的特征，对于输入层的话，H就是X σ是非线性激活函数 我们先不用考虑为什么要这样去设计一个公式。我们现在只用知道： ?...当然，你也可以用这个方法去做graph classification、link prediction，只是把损失函数给变化一下即可。...与对称归一化拉普拉斯矩阵十分类似，而在谱图卷积的核心就是使用对称归一化拉普拉斯矩阵，这也是GCN的卷积叫法的来历。...答案是可以的，如论文中作者对那个俱乐部网络，采用的方法就是用单位矩阵 I 替换特征矩阵 X。 我没有任何的节点类别的标注，或者什么其他的标注信息，可以使用GCN吗？
下一次，由于我们得到一个中间状态s0，s0可以和后面的x1一块输入到RNN中去，得到s1，之后再输出y1。这个是它的一个基本思想。 循环神经网络每一步使用同样的激活函数和参数。...循环神经网络的正向传播就是序列式的，按照输入顺序去进行计算的一个过程。在每个位置上都得到了一个预测值之后，可以在每个位置上去计算损失函数。最后的损失函数是所有的中间步骤的损失函数的和。...如果要应对多对一的问题，那么只需要让前四步的输出都为0就可以了，就是前四步都不输出，只输出第五步的值，然后在第五步上去做损失函数，它也会反向传播去更新所有的W。...不过我们刚才也说了，因为较远的步骤，比如说第一的步骤，它可能对最后一步的梯度计算是很有限的，所以我们可以做一个优化，可以分区的去计算损失函数，把序列分成几个大的块，然后再分别去计算梯度。...长短期记忆网络 为什么需要LSTM 普通RNN的信息不能长久传播(存在于理论上) 循环网络只有一个隐含状态，然后一个隐含状态可以对待一个序列不停的往下面的步骤里传数据，传到最后，就可以保存上下文的信息。
在训练深度神经网络模型时，这种组合可以大大克服梯度消失的问题。 该模型预测1类的可能性，并使用S型激活函数。 下面列出了代码片段。...(235, 34) (116, 34) (235,) (116,)Test Accuracy: 0.940Predicted: 0.991 用于多类分类的MLP 我们将使用鸢尾花多类分类数据集来演示用于多类分类的...鸢尾花数据集（csv） 鸢尾花数据集描述（csv） 鉴于它是一个多类分类，因此该模型在输出层中的每个类必须具有一个节点，并使用softmax激活函数。...事实证明，它们对于自然语言处理问题非常有效，在自然语言处理问题中，将文本序列作为模型的输入。RNN在时间序列预测和语音识别方面也取得了一定程度的成功。...我们将使用汽车销售数据集来证明LSTM RNN用于单变量时间序列预测。 这个问题涉及预测每月的汽车销售数量。 数据集将使用Pandas自动下载，但您可以在此处了解更多信息。
再回忆一下RNN系列，它的对象是自然语言这样的序列信息，是一个一维的结构，RNN就是专门针对这些序列的结构而设计的，通过各种门的操作，使得序列前后的信息互相影响，从而很好地捕捉序列的特征。...H是每一层的特征，对于输入层的话，H就是X σ是非线性激活函数 我们先不用考虑为什么要这样去设计一个公式。我们现在只用知道： ?...当然，你也可以用这个方法去做graph classification、link prediction，只是把损失函数给变化一下即可。...与对称归一化拉普拉斯矩阵十分类似，而在谱图卷积的核心就是使用对称归一化拉普拉斯矩阵，这也是GCN的卷积叫法的来历。...哦，数学啊，你真如一朵美丽的玫瑰，每次被你的美所吸引，都要深深受到刺痛，我何时才能懂得你、拥有你？ 其他关于GCN的点滴： 对于很多网络，我们可能没有节点的特征，这个时候可以使用GCN吗？
第三步：紧接着上面的步骤，将 h(t) 传给激活函数（比如 tanh 或 relu）计算 a(t)。本例中激活函数使用 tanh 函数。 ?...输出的激活函数的选择通常取决于期望的输出类型（sigmoid 用于二元输出，softmax 用于多类别输出）。 ?...RNN 的反向传播是为了计算出关于损失函数的梯度值 单个 RNN 单元的反向传播 RNN 中反向传播的目的是计算出最终的损失值 L 分别对权值矩阵（W_xh，W_ah，W_ao）和偏置向量（b_h，b_o...一般根据具体手中的任务来选择该损失函数。在这个例子里，对于多分类输出问题，我们采用交叉熵损失函数 L⟨t⟩，其具体计算过程如下： ?...的计算分为两种情况：分类 i 时和分类 k 时： ? 第三步：接着利用分类 i 时和分类 k 时的偏导数值 ? ，可以计算出损失函数 L⟨t⟩ 对预测输出值 o⟨t⟩ 的偏导数值： ?
82、关于支持向量机SVM,下列说法错误的是（） 机器学习 ML模型 中 A.L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力 B.Hinge 损失函数，作用是最小化经验分类错误 C.分类间隔为...； B.模式相似性测度； C.聚类准则； D.初始类中心的选取 93、在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（BD） 机器学习 ML模型 易 A....Jozefowicz等人论文截图 结论 刚开始，我提到通过 RNN 得到重要的结果。本质上所有这些都可以使用 LSTM 完成。对于大多数任务确实展示了更好的性能！...神经网络的训练中，通过改变神经元的权重，使网络的输出值尽可能逼近标签以降低误差值，训练普遍使用BP算法，核心思想是，计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度，进行权值的迭代。...—–>CNN 解决全连接DNN的无法对时间序列上变化进行建模的问题—–>RNN—解决时间轴上的梯度消失问题——->LSTM @张雨石：现在在应用领域应用的做多的是DNN，CNN和RNN。
通过预测输出o(t)和训练序列真实输出y(t),以及损失函数L(t)，我们就可以用DNN类似的方法来训练模型，接着用来预测测试序列中的一些位置的输出。 下面我们来看看RNN的模型。...通常由于RNN是识别类的分类模型，所以上面这个激活函数一般是softmax。 通过损失函数L(t)，比如对数似然损失函数，我们可以量化模型在当前位置的损失，即y^(t)和y(t)的差距。...为了简化描述，这里的损失函数我们为对数损失函数，输出的激活函数为softmax函数，隐藏层的激活函数为tanh函数。 对于RNN，由于我们在序列的每个位置都有损失函数，因此最终的损失L为： ?...从RNN的模型可以看出，在反向传播时，在在某一序列位置t的梯度损失由当前位置的输出对应的梯度损失和序列索引位置t+1时的梯度损失两部分共同决定。...对于W在某一序列位置t的梯度损失需要反向传播一步步的计算。我们定义序列索引t位置的隐藏状态的梯度为： ? 这样我们可以像DNN一样从 ? 递推 ? 。 ? 对于 ?
什么是RNN 1.1 RNN的应用 1.2 为什么有了CNN，还要RNN? 1.3 RNN的网络结构 1.4 双向RNN 1.5 BPTT算法 2. 其它类型的RNN 3....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...而对于反向传播，我想你已经猜到了，反向传播地计算方向（上图红色箭头所指方向）与前向传播基本上是相反的。 我们先定义一个元素损失函数： ?...**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?...可以是一个整数，表示你想要的音乐类型或者是你想要的音乐的第一个音符，并且如果你什么都不想输入，?可以是空的输入，可设为 0 向量。
大多使用Sigmoid函数，或者在加权后也可以使用tanh)，因此将输出限制为接近+/-类(在sigmoid的情况下为1和0)。...利用梯度下降优化了交叉熵损失函数。初学者须知：Logistic回归用于分类，而不是回归。你也可以认为Logistic回归是一个单层神经网络。...v=-la3q9d7AKQ SVM（支持向量机） 支持向量机是线性模型，如线性/Logistic回归，其不同之处在于它们具有不同的基于裕度的损失函数(支持向量的推导是我在特征值计算中看到的最漂亮的数学结果之一...你可以使用诸如L-BFGS甚至SGD这样的优化方法来优化损失函数。 [50p3y5g6nr.png] SVM的另一项创新是将数据内核用于特征工程师。...它们用于像RNN这样的序列建模，也可以与RNN结合使用。在神经机器翻译系统出现之前，CRF是最先进的技术，并且在许多用小数据集进行序列标记的任务中，它们仍将比需要大量数据进行概括的RNN学习得更好。
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