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循环神经网络的介绍、代码及实现

该文主要目的是让大家体会循环神经网络在与前馈神经网络的不同之处。 大家貌似都叫Recurrent Neural Networks为循环神经网络。 我之前是查维基百科的缘故,所以一直叫它递归网络。 递归神经网络的讨论分为三部分 介绍:描述递归网络和前馈网络的差别和优劣 实现:梯度消失和梯度爆炸问题,及解决问题的LSTM和GRU 代码:用tensorflow实际演示一个任务的训练和使用 时序预测问题 YJango的前馈神经网络--代码LV3(http://t.cn/RKXKU8e)已经展示了如何用前馈神经网络(feedforward)来做时序信号预测。 如YJango的前馈神经网络--代码LV3(http://t.cn/RKXKU8e)中每个输入向量的维度是39,41帧的窗处理之后,维度变成了1599,并且神经网络第一层的权重矩阵也变成了1599 by 递归神经网络和卷积神经网络神经网络的变体就具有类似的功效。 二、相比前馈神经网络,递归神经网络究竟有何不同之处?

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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。 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。 3.实施循环神经网络 当我们实施RNN时,我们将使用TensorFlow。如图4所示,你不需要手动构建网络,因为TensorFlow库中已经支持一些鲁棒(robust)的RNN模型。 首先从编写我们的代码开始,先创建一个新的文件,叫做simple_regression.py。导入相关的库,如步骤1所示。

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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。 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 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 4.1.6 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(RNN)

    循环神经网络(recurrent neural network, RNN),也叫递归神经网络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 ?

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    循环神经网络初探

    前言 循环神经网络初探 不同于一张张独立的图像数据的处理,很多序列数据需要考虑到上下文信息,因此引入了循环神经网络(RNN)来进行序列数据的建模。 春恋慕 1.循环神经网络结构 1.1循环核 通过不同时刻的参数共享,实现对时间序列的信息提取。 上图所示为一个循环核,循环核中部拥有多个记忆体,可以指定记忆体的个数,改变记忆容量。 1.2循环核按时间步展开 循环神经网络借助循环核提取时间特征后,送入全连接网络。yt层就是一个全连接网络,借助全连接网络完成序列数据的预测。 1.3循环计算层 每个循环核构成一层循环计算层,循环计算层的层数向着输出方向增长。 其中每个循环核的记忆体的个数是根据需求任意指定的。 2.循环网络的计算过程 2.1单个字母预测 本章以字母序列预测为例,深入详细探讨循环神经网络的计算过程。字母预测任务:遇到a预测出b,遇到b预测出c,遇到c预测出d,遇到d预测出e,遇到e预测出a。

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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。 ?

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    循环神经网络模型

    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)

    实例代码 1. 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。 ? ? **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? 实例代码 ?

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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。 image.png RNN按时间的维度展开为前馈神经网络长这样: image.png 每个时刻有两个输入一个输出:输入上一时刻的状态参数和当前时刻的输入参数,输出当前时刻的训练结果。 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

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    TensorFlow2.0 代码实战专栏(七):循环神经网络示例

    | Aymeric Damien 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队 原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/ 循环神经网络示例 使用TensorFlow 2.0构建循环神经网络。 为了使用递归神经网络对图像进行分类,我们将每个图像行都视为像素序列。由于MNIST的图像形状为28 * 28px,因此我们将为每个样本处理28个时间步长的28个序列。

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    循环神经网络(RNN)简介

    循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前历史信息的关系。 从网络结构上,循环神经网络会记忆之前时刻的信息,并利用之前时刻的信息影响后面节点的输出。 也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的,隐藏层的输入不仅包括输入层的输出,还包含上一时刻隐藏层的输出。 循环神经网络结构简图: ? 按时间展开后为: ? 由于各个权重和激活函数在不同的时刻是相同的,因此循环神经网络可以被看做是同一神经网络结构被无限复制的结果。 正如卷积神经网络在不同的空间位置共享参数,循环神经网络是在不同的时间位置共享参数,从而能够使用有限的参数处理任意长度的序列。 需要指出的是,理论上循环神经网络可以支持任意长度的序列,然而在实际训练过程中,如果序列过长,一方面会导致优化是出现梯度消失或梯度爆炸问题,另一方面,展开后的前馈神经网络会占用过大的内存,所以在实际中一般都会规定一个最大长度

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    TensorFlow2.0 代码实战专栏(八):双向循环神经网络示例

    Aymeric Damien 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队 原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/ 双向循环神经网络示例 使用TensorFlow 2.0构建双向循环神经网络。 为了使用递归神经网络对图像进行分类,我们将每个图像行都视为像素序列。由于MNIST的图像形状为28 * 28px,因此我们将为每个样本处理28个时间步长的28个序列。 lstm_fw_cell, lstm_bw_cell, x, dtype=tf.float32) # 线性激活,使用rnn内部循环最后的输出

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    循环神经网络——实现LSTM

    gitbook阅读地址:循环神经网络--实现LSTM · 超智能体 梯度消失和梯度爆炸 网络回忆:在《循环神经网络——介绍》中提到循环神经网络用相同的方式处理每个时刻的数据。 设计目的:我们希望循环神经网络可以将过去时刻发生的状态信息传递给当前时刻的计算中。 实际问题:但普通的RNN结构却难以传递相隔较远的信息。 可以理解成神经网络(RNN整体)中加入其他神经网络(gates),而这些gates只是控制数级,控制信息的流动量。 普通RNN与LSTM的比较 下面为了加深理解循环神经网络的核心,再来和YJango一起比较一下普通RNN和LSTM的区别。 介绍完《循环神经网络——实现LSTM》后, 接下来的第三篇《循环神经网络——代码》就是用tensorflow从头来实现网络内容。

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    几种循环神经网络介绍

    基于图展开和参数共享的思想,我们可以设计各种循环神经网络。 计算循环网络(将 x值的输入序列映射到输出值 o 的对应序列) 训练损失的计算图。损失L 衡量每个 o与相应的训练目标 v 的距离。 循环神经网络中一些重要的设计模式包括以下几种: 1. 每个时间步都有输出,并且隐藏单元之间有循环连接的循环网络,如上图所 示。 2. 每个时间步都产生一个输出,只有当前时刻的输出到下个时刻的隐藏单元之间 有循环连接的循环网络。 3. 隐藏单元之间存在循环连接,但读取整个序列后产生单个输出的循环网络。 任何图灵可计算的函数都可以通过这样一个有限维的循环网络计算,在这个意义上上图的循环神经网络是万能的。 关于时间展开的循环神经网络,在序列结束时具有单个输出。这样的网络可以用于概括序列并产生用于进一步处理的固定大小的表示。

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    循环神经网络之LSTM

    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 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“ 其输出 ht 的更新公式为: 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,有的会直接借助TensorFlow框架解决实际问题,这样会进一步加深我们队这些算法的理解。

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    深度学习之RNN循环神经网络(理论+图解+Python代码部分)

    目录 前言 一、普通神经网络 二、循环神经网络 1.前向传播 2.反向传播算法BPTT 3.自然语言处理之RNN 4.梯度问题 4.1梯度爆炸 4.2梯度消失: 5.Keras建立RNN模型进行IMDb 情感分析的Python代码 前言 前段时间实验室人手一本《Deep Learning》,本文章结合这本圣经和博客上各类知识以及我自己的理解和实践,针对RNN循环神经网络作出总结。 RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络。 这个BP反向传播算法的详细过程可参考: https://blog.csdn.net/weixin_39441762/article/details/80446692 二、循环神经网络 那现在我们发现一件事儿 3.自然语言处理之RNN 这里上一张图来帮助大家理解RNN循环神经网络: 这里有一句自然语言比如:“今天 天气 很 好”,生成词向量后按照图中的箭头时间顺序依次输入到RNN当中,假设这个词向量的维度是

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    【算法】循环神经网络RNN

    传统的机器学习方法,如SVM、logistics回归和前馈神经网络都没有将时间进行显式模型化,用这些方法来建模都是基于输入数据独立性假设的前提。但是,对于很多任务而言,这非常局限。 没错,就是 RNN(循环神经网络) RNN 之所以称为循环神经网路,是因为一个序列当前的输出与前面的输出有关。 这种可以作为简单的Char RNN 可以用来生成文章,诗歌,甚至是代码,非常有意思)。 N to M 这种结构又叫 Encoder-Decoder 模型,也可以称之为 Seq2Seq 模型。 梯度消失不仅存在于循环神经网络,也出现在深度前馈神经网络中。区别在于,循环神经网络非常深(本例中,深度与句长相同),因此梯度消失问题更为常见。 这些循环神经网络旨在解决梯度消失和有效学习长期依赖问题。 先来看看LSTM。 LSTM通过引入一个叫做“门”(gating)的机制来缓解梯度消失问题。

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    什么是循环神经网络

    在上一篇文章中我们简单了解了下卷积神经网络的基本介绍和基本的结构原理。一些小伙伴们给我提出了很多的指正。谢谢各位。话不多说,今天让我们来了解下什么是循环神经网络RNN。 在这篇文章中,我们会聊一聊语言分析,序列化数据中穿梭自如的循环神经网络。那么首先第一个问题,RNN是干什么的呢?他和普通的神经网络有什么不同呢?我们接下来会一一进行探讨。 我们现在再想象下现在有一组序列数据Date0,Date1,Date2,Date3,在预测result0的时候我们会基于Date0进行分析,同样在预测其他数据的时候,我们也会根据原有的单组数据进行分析,这样,每一次使用的神经网络都是 那么我们就让神经网络也具有记住这种事物的能力。在分析Data0的时候,我们把分析结果存入NN记忆(Ram),在分析Data1的时候,NN会产生新的记忆,但是问题来了,新的记忆和老的记忆并没有什么关联。 现在的NN变成了我们现在的RNN,每次RNN循环完成后都会产生一个对于当前状况的一个描述,我们把这个结果叫做S(t),记为s在t时刻产生的数据,然后这个RNN开始分析在t+1的时候的数据,这时候RNN也会产生

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    一文详解循环神经网络的基本概念(代码版)

    下面的系列文章会首先会介绍 vanilla RNN 的代码,希望读者能够通过代码更加深入的了解RNN的原理。代码会着重于 forward 的介绍,而对 BPTT 一带而过。 本章会介绍循环神经网络的基本概念。 基本概念 ▌RNN RNN 的特点是利用序列的信息。之前我们介绍的神经网络假设所有的输入是相互独立的。但是对于许多任务来说这不是一个好的假设。 参数共享 和传统的深度神经网络不同,这些传统的网络每层使用不同的参数,RNN 的参数(上文的 U, V, W ) 是在所有时刻共享(一样) 的。 ▌RNN 代码示例 接下来我们通过简单的代码来演示的 RNN,用 RNN 来实现一个简单的 Char RNN 语言模型。 因为这里实现的是Adgrad,所以需要这些变量来记录每个变量的“delta”,有兴趣的读者可以参考: http://cs231n.github.io/neural-networks-3/#ada 接下来是一个无限循环来不断的训练

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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。 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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