精华内容
下载资源
问答
  • 基于递归神经网络的故障诊断 matlab仿真
  • 循环递归神经网络

    千次阅读 2019-07-12 16:06:42
    1 循环神经网络 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中,神经元不但可以接受其它神经元的信息,也可以接受自身的信息,形成具有环路的网络结构。和...

    1 循环神经网络

          循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中,神经元不但可以接受其它神经元的信息,也可以接受自身的信息,形成具有环路的网络结构。和前馈神经网络相比,循环神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法(BPTT)[Werbos, 1990]来学习。随时间反向传播算法即按照时间的逆 序将错误信息一步步地往前传递。当输入序列比较长时,会存在梯度爆炸和消失问题[Bengio et al., 1994, Hochreiter and Schmidhuber, 1997, Hochreiter et al., 2001],也称为长程依赖问题。(摘抄:《神经网络与深度学习》)

    2 基本循环神经网络结构图

    如果把上面有W的那个带箭头的圈去掉,它就变成了最普通的全连接神经网络

    • x是一个向量,它表示输入层的值;
    • s是一个向量,它表示隐藏层的值;
    • U是输入层到隐藏层的权重矩阵
    • o也是一个向量,它表示输出层的值;
    • V是隐藏层到输出层的权重矩阵。那
    • 权重矩阵 W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。因为循环神经网络隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x,还取决于上一次隐藏层的值s。

    3 BPTT

            随时间反向传播(Backpropagation Through Time,BPTT)算法的主要 思想是通过类似前馈神经网络的错误反向传播算法 [Werbos, 1990] 来进行计算 梯度。 BPTT 算法将循环神经网络看作是一个展开的多层前馈网络,其中“每一 层”对应循环网络中的“每个时刻”。这样,循环神经网络就可以按按照前 馈网络中的反向传播算法进行计算参数梯度。在“展开”的前馈网络中,所有层 的参数是共享的,因此参数的真实梯度是所有“展开层”的参数梯度之和。

    BPTT算法是针对循环层的训练算法,它的基本原理和BP算法是一样的,也包含同样的三个步骤:

    1. 前向计算每个神经元的输出值;
    2. 反向计算每个神经元的误差项值,它是误差函数E对神经元j的加权输入的偏导数;
    3. 计算每个权重的梯度。

    最后再用随机梯度下降算法更新权重。

    4 RNN问题

    常见问题:梯度爆炸、梯度消失

    梯度爆炸解决方法:

    • 权重衰减:通过给参数增加 ℓ1 或 ℓ2 范数的正则化项来限制参数的取值范 围,从而使得γ ≤ 1
    • 梯度截断:当梯度的模大于一定 阈值时,就将它截断成为一个较小的数

    梯度消失解决方法:

    • 合理的初始化权重值。初始化权重,使每个神经元尽可能不要取极大或极小值,以躲开梯度消失的区域。
    • 使用relu代替sigmoid和tanh作为激活函数。
    • 使用其他结构的RNNs,比如长短时记忆网络(LTSM)和Gated Recurrent Unit(GRU),这是最流行的做法。

    5 双向RNN

    对于语言模型来说,很多时候光看前面的词是不够的,比如下面这句话:

    我的手机坏了,我打算____一部新手机。

             可以想象,如果我们只看横线前面的词,手机坏了,那么我是打算修一修?换一部新的?还是大哭一场?这些都是无法确定的。但如果我们也看到了横线后面的词是『一部新手机』,那么,横线上的词填『买』的概率就大得多了。

             在上面的句子中,可以看到,一个时刻的输出不但和过去时刻的信息有关,也和后续时刻的信息有关。比如给定一个句子,其中一个词的词性由它的上下文决定,即包含 左右两边的信息。因此,在这些任务中,我们可以增加一个按照时间的逆序来传 递信息的网络层,来增强网络的能力。 双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Network,Bi-RNN)由 两层循环神经网络组成,它们的输入相同,只是信息传递的方向不同。假设第1层按时间顺序,第2层按时间逆序,在时刻t时的隐状态定义为h_{t}^{(1)}h_{t}^{(2)}

    6 递归神经网络

         有时候把句子看做是词的序列是不够的,比如下面这句话『两个外语学院的学生』:

    上图显示了这句话的两个不同的语法解析树。可以看出来这句话有歧义,不同的语法解析树则对应了不同的意思。一个是『两个外语学院的/学生』,也就是学生可能有许多,但他们来自于两所外语学校;另一个是『两个/外语学院的学生』,也就是只有两个学生,他们是外语学院的。为了能够让模型区分出两个不同的意思,我们的模型必须能够按照树结构去处理信息,而不是序列,这就是递归神经网络的作用。当面对按照树/图结构处理信息更有效的任务时,递归神经网络通常都会获得不错的结果。

    递归神经网络的一般结构为树状的层次结构,如图(a)所示,当递归神经网络的结构退化为线性序列结构(图b)时,递归神经网络就 等价于简单循环网络。分别对应上面的例子的两个结构。

     

    7 LSTM

           长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络 [Gers et al., 2000, Hochreiter and Schmidhuber, 1997]是循环神经网络的一个变体。

    LSTM网络主要改进在以下两个方面:

    • 新的内部状态:LSTM 网络引入一个新的内部状态(internal state)c_{t}专门进行 线性的循环信息传递,同时(非线性)输出信息给隐藏层的外部状态h_{t}
    • 门控机制:LSTM网络引入门控机制(Gating Mechanism)来控制信息传递的路径。

    下面是它的详细说明:

    长短时记忆网络的思路比较简单。原始RNN的隐藏层只有一个状态,即h,它对于短期的输入非常敏感。那么,假如我们再增加一个状态,即c,让它来保存长期的状态,那么问题不就解决了么?如下图所示:

    新增加的状态c,称为单元状态(cell state)。我们把上图按照时间维度展开:

    上图仅仅是一个示意图,我们可以看出,在t时刻,LSTM的输入有三个:当前时刻网络的输入值x_{t}、上一时刻LSTM的输出值h_{t-1}、以及上一时刻的单元状态c_{t-1};LSTM的输出有两个:当前时刻LSTM输出值h_{t}、和当前时刻的单元状态c_{t}。注意x,h,c都是向量

    LSTM的关键,就是怎样控制长期状态c。在这里,LSTM的思路是使用三个控制开关。

    • 第一个开关,负责控制继续保存长期状态c;
    • 第二个开关,负责控制把即时状态输入到长期状态c;
    • 第三个开关,负责控制是否把长期状态c作为当前的LSTM的输出。

    分别对应以下三个门:

    • 输入门i_{t} :控制当前时刻的候选状态\tilde{c}_{t} 有多少信息需要保存;
    • 遗忘门f_{t} :控制上一个时刻的内部状态c_{t-1} 需要遗忘多少信息;
    • 输出门o_{t}:控制当前时刻的内部状态ct有多少信息需要输出给外部状态h_{t}

    三个开关的作用如下图所示:

    8 门控循环单元网络

            门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)网络 [Cho et al., 2014, Chung et al., 2014]是一种比LSTM网络更加简单的循环神经网络。

    GRU对LSTM做了两个大改动:

    • 将输入门、遗忘门、输出门变为两个门:更新门(Update Gate)和重置门(Reset Gate)。
    • 将单元状态与输出合并为一个状态。

    Text-RNN的原理

             假设训练集中所有文本/序列的长度统一为n,我们需要对文本进行分词,并使用词嵌入得到每个词固定维度的向量表示。对于每一个输入文本/序列,我们可以在RNN的每一个时间步长上输入文本中一个单词的向量表示,计算当前时间步长上的隐藏状态,然后用于当前时间步骤的输出以及传递给下一个时间步长并和下一个单词的词向量一起作为RNN单元输入,然后再计算下一个时间步长上RNN的隐藏状态,以此重复...直到处理完输入文本中的每一个单词,由于输入文本的长度为n,所以要经历n个时间步长。

    基于RNN的文本分类模型非常灵活,有多种多样的结构。下面是两种典型的结构。

    • structure v1: embedding--->BiLSTM--->concat final dropout/average all output--->softmax layer

    å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°

           一般取前向/反向LSTM在最后一个时间步长上隐藏状态,然后进行拼接,在经过一个softmax层(输出层使用softmax激活函数)进行一个多分类;或者取前向/反向LSTM在每一个时间步长上的隐藏状态,对每一个时间步长上的两个隐藏状态进行拼接,然后对所有时间步长上拼接后的隐藏状态取均值,再经过一个softmax层(输出层使用softmax激活函数)进行一个多分类(2分类的话使用sigmoid激活函数)。

    • structure v2: embedding--->BiLSTM--->(dropout)--->concat dropout--->UniLSTM--->(dropout)-->softmax layer

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NkdV9oYW8=,size_16,color_FFFFFF,t_70uploading.4e448015.gif转存失败重新上传取消

            与之前结构不同的是,在双向LSTM(上图不太准确,底层应该是一个双向LSTM)的基础上又堆叠了一个单向的LSTM。把双向LSTM在每一个时间步长上的两个隐藏状态进行拼接,作为上层单向LSTM每一个时间步长上的一个输入,最后取上层单向LSTM最后一个时间步长上的隐藏状态,再经过一个softmax层(输出层使用softamx激活函数,2分类的话则使用sigmoid)进行一个多分类。

    构建模型代码:

    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    
    import numpy as np
    
    imdb = keras.datasets.imdb
    
    (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
    
    print(sum(list(map(lambda x:len(x),train_data)))/len(train_data))
    print(sum(list(map(lambda x:len(x),test_data)))/len(test_data))
    
    
    max_len = 240
    train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data,
                                                            value=word_index["<PAD>"],
                                                            padding='post',
                                                            maxlen=max_len)
    
    test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data,
                                                           value=word_index["<PAD>"],
                                                           padding='post',
                                                           maxlen=max_len)
    
    
    vocab_size = 10000
    
    model = keras.Sequential()
    model.add(keras.layers.Embedding(vocab_size, 128))
    model.add(keras.layers.LSTM(128,dropout=0.2))
    model.add(keras.layers.Dense(16, activation=tf.nn.relu))
    model.add(keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid))
    model.add(keras.layers.Activation('sigmoid'))
    
    model.summary()
    
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='binary_crossentropy',
                  metrics=['acc'])
    
    x_val = train_data[:10000]
    partial_x_train = train_data[10000:]
    
    y_val = train_labels[:10000]
    partial_y_train = train_labels[10000:]
    
    history = model.fit(partial_x_train,
                        partial_y_train,
                        epochs=40,
                        batch_size=512,
                        validation_data=(x_val, y_val),
                        verbose=1)
    
    results = model.evaluate(test_data, test_labels)
    
    print(results)

    10 RCNN原理

           TextRNN可以获取上下文信息,但是单向RNN是有偏的模型(biased model),后面的词占得重要性更大。TextCNN是无偏的模型(unbiased model),能够通过最大池化获得最重要的特征,但是特征提取器大小固定,设定小了容易造成信息丢失,设定大了造成巨大的参数空间。

           为了解决TextRNN和TextCNN的模型缺陷,循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Networks,RCNN)提出了:

    • 双向循环结构:比传统的基于窗口的神经网络噪声要小,能够最大化地提取上下文信息;
    • max-pooling池化层:自动决策哪个特征更有重要作用。

     

    推荐文章:

    《神经网络与深度学习》

    零基础入门深度学习

    基于TextRNN的文本分类原理

    Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification

    一文读懂文本分类基线深度模型从fastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、HAN到Transformer

     

     

    展开全文
  • 循环递归神经网络

    2018-02-28 18:58:19
    1、在自然语言处理过程中,神经网络中输入的语言中的每个单词都是以向量的形式送入的,那个该怎样将语言转化为向量形式呢? 一般采用1-of-N编码方式处理,处理过程如下: 具体原理参考笔记: ...

    1、在自然语言处理过程中,神经网络中输入的语言中的每个单词都是以向量的形式送入的,那个该怎样将语言转化为向量形式呢?

    一般采用1-of-N编码方式处理,处理过程如下:

    具体原理参考笔记:

    http://blog.csdn.net/chloezhao/article/details/53484471

    2、Long Short-term Memory(LSTM)结构框架如下图所示:

    由图可知:LSTM共有三个门和一个内存单元,顾名思义,是门就有开和关两种状态,所以三个门都有各自的信号控制部分分别控制三个门的状态,像一般的神经网络节点只有一个输入和输出,而对于LSTM来说,该网络有四个输入(一个网络输入和三个门控信号)和一个输出。

    其运行过程如下图所示:

    这里的激活函数一般是sigmoid函数,sigmoid函数的输出为0~1之间的值。注意这里遗忘门的输入是相乘,而输出是相加。

    LSTM实际运行例子如下:

    输入向量为x,输出为y

    其中x1为网络需要处理的数据,定义x2、x3的功能分别如下:

    注意这里遗忘门和输入门都是由x2控制,故x2可以有三-1、0、1种状态,x3是输出门控制信号,实际结果处理如下:

    第一排数据是内存中的数据改变值过程。

    具体处理过程的方式如下,只例举了其中部分

    由图中注意到,每一个输入的节点都有相同的输入,而每个节点不同的效果则由各个输入的权重值决定,实际的输入除了x1、x2、x3之外,还有一个1,这个输入1的作用后面再解释,下面就从权重这个角度解释各个门的作用效果,LSTM单元输入模块中,只有x1的权重不为0,而其他的权重均为0,所以所以给模块输入只有x1有作用。同理对于输入门和输出门而言,只有x2、1有作用,输出门只有x3、1有作用。

    由以上分析可知,1只有在输入、输出和遗忘门中才有作用,而在遗忘门中和另外两个门的作用效果又不相同,1的实际作用需要从激活函数说起,一般来说LSTM的门节点的激活函数均为sigmoid函数,输出范围为0~1之间,而实际输出则为0和1两个状态,所以在sigmoid输出后会进行归一化处理,以0.5作为阈值,大于0.5则输出1,否则为0。因为输入门和输出门1的权重相同,所以作用效果也一样,只要分析其中一个即可,对于输入门而言x2其作用,而x2有三种不同的取值,分别为-1、0、1;当取值为1时,激活函数输入值为100-10=90,sigmoid函数输出值大于0.5,标准化后输出为1,即输入门开,当为-1时,sigmoid输入值为-110,此时sigmoid输出小于0.5,标准化后为0,输入门关闭。当为0时,1的作用体现出来了,如果没有1,则sigmoid函数输入值为0输出值为0.5,此时就无法将其标准化为0或者1了,如果有一个1,则sigmoid函数输入值为-10,输出值小于0.5,可将其标准化为0。输出门的作用也是同样的道理。对于遗忘门而言,x2为-1才有作用,复位内存,即sigmoid函数输出为0,当x2为-1时,sigmoid输入值为-90,输出小于0.5标准化后为0,复位内存,同理当x2为1是,sigmoid输出标准化后输出为1,当x2为0是,如果没有1,则会出现输入门一样的情况,无法标准化为0或者1,有1后就可以标准化为1.

    数据流向过程如下图所示:

    刚开始内存中的值为0。

    送入第一列值后个节点输出结果如下:

    送入第二列值后节点输出结果如下:注意内存中的值为和上一次相加。

    第三列

    第四列,输出结果为7

    第五列

    至此,整个例子运行结束。

    以上就是LSTM网络结构原理图解

    3、LSTM的特点

    一般的神经网络如下:

    用LSTM代替后参数数量变为原来的四倍

    4、LSTM变体

    上图中向量c表示内存中原有的值,输入向量xt经过不同的权值处理后分别产生了四个z分别对应LSTM的四个输入。

    上图中,每个LSTM输入中都包含有上一个LSTM的内存值和输出值,再分别作用到四个输入端口,也可以等价的理解,将上一次LSTM的内存值和输出值分别作用到下一个LSTM的四个输入端口,此连接成为peephole连接。

    多层连接

    当前形式为标准形式

    LSTM主要学习的什么呢?

    学习的主要是内存单元值回送至下一次内存中的权重值,如图中w值。

    学习算法为:Back Propagation Through Time(BPTT)反向传播算法(算法原理稍后再讲)

    然而基于以上讨论的RNN在实际训练过程中并不总是可以得到理想的结果,代价函数有时会出现巨大的波动,如下图所示:

    主要是代价函数曲线误差面不是梯度消失就是梯度爆炸,如下图所示:

    主要原因就是学习参数w导致,原因如下:

    如果直接取w为1,即相当于将原始内存值直接加到新的内存中可以解决梯度消失问题,如下图所示:

    因为w始终为恒定值1,所以基于上述图解

    w=1时,输出就是输入值,而不会受到w的影响而改变,只要输入不为0,就不存在输出值y为0的情况,所以也就不会有梯度消失的情形。

    w=1时的LSTM就是GRU单元。

    展开全文
  • 最简单的循环递归神经网络,适合刚接触神经网络的初学者学习。
  • 深度学习小白专场之循环神经网络和递归神经网络 全连接神经网络和卷积神经⽹网络,都只能单独的去处理单个的输入,且前后的输入之间毫无关系。但是在一些任务中,我们需要更好的去处理序列的信息,即前后的输⼊之间...

    深度学习小白专场之循环神经网络和递归神经网络

    全连接神经网络和卷积神经⽹网络,都只能单独的去处理单个的输入,且前后的输入之间毫无关系。但是在一些任务中,我们需要更好的去处理序列的信息,即前后的输⼊之间存在关系。比如,在理解一整句话的过程中,孤立理解组成这句话的词是不够的,我们需要整体的处理由这些词连接起来的整个序列;当我们处理视频时,我们也不能单独地仅仅分析每一帧,⽽要分析这些帧连接起来的整个序列。这就引出了了深度学习领域中另⼀类非常重要的神经网络:循环神经⽹网络(Recurrent Neural Network)。

    1.循环神经网络

    我们首先来看一下一个简单的循环神经⽹络图,它由输⼊层、一个隐藏层和⼀个输出层组成。我们可以看到,循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x,还取决于上一次隐藏层的值s,权重矩阵W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。
    在这里插入图片描述
    从上⾯可以看出,循环神经⽹网络的输出值ot,是受前⾯历次输⼊入值xt、xt−1、xt−2. . . 的影响的, 这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。
    对比与卷积神经网络CNN一般用于处理网格化数据如一个图像的神经网络,循环神经网络RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。

    • 循环神经网络的训练:
      循环神经网络训练的算法和卷积神经网络,前馈神经网络的训练算法-BP算法的原理是一样的,也包括3个步骤:
      (1)前向计算每一个神经元的输出值
      (2)反向计算每一个神经元的误差项,即误差对加权输入(加法器)的偏导数。这里的加法器就是wx+b
      (3)计算每一个权重的梯度
      注: 应用于展开图且代价为O(tao)的反向传播算法称为通过时间反向传播(BPTT)。
    • CNN和RNN参数共享的区别:卷积的输出是一个序列,其中输出的每一项是相邻几项输入的函数,共享的概念体现在每个时间步中使用的相同的卷积核;而RNN是输出的每一项是前一项的函数。输出的每一项是对先前输出应用相同的更新规则而产生。
    • RNN的几种设计模式:
      (1)每个时间步都有输出,并且隐藏单元和隐藏单元之间有循环连接的循环网络
      (2)每个时间步都有输出,只有当前时刻的输出到下一时刻的隐藏单元之间有循环连接的网络
      (3)隐藏单元之间存在循环连接,但是读取整个序列后产生单个输出的循环网络

    隐藏单元之间存在循环的网络非常强大但是训练代价也非常大。

    • 由输出反馈到模型而后产生循环连接的模型可使用导师驱动过程进行训练。训练模型时,导师驱动过程不再使用最大似然准则。 导师驱动过程是一种训练技术,适用于输出与下一时间步的隐藏状态存在连接的RNN。

    我们通常希望将RNN的输出解释为一个概率分布,并且通常使用与分布相关联的交叉熵来定义损失。例如均方误差是与单位高斯分布的输出相关联的交叉熵损失,例如前馈网络中所使用的。

    • 循环网络为减少的参数数目付出的代价是优化参数可能变得困难。
    • 我们可以将t=1,2,3···的向量x^(t)序列作为输入的RNN。另一种选择我们可以使用单个向量x作为输入。当x是一个固定大小的向量时,我们可以简单的将其看做产生y序列RNN的额外输入。
      将额外的输入提供到RNN的一些常见方法是:
      (1)在每个时刻作为一个额外输入
      (2)作为初始状态h^(0)
      (3)结合两种方式

    将固定长度的向量x映射到Y序列上分布的RNN。这类RNN适应于很多任务,如图注,可以将单个对象作为模型的输入,然后产生描述图像的词序列。

    2.双向RNN

    对于语⾔模型来说,很多时候光看前面的词是不够的,我们需要看到一个词前后的词,这时候就要用到双向RNN了。下图为双向RNN示例:
    在这里插入图片描述
    我们可以看出一般的规律:正向计算时,隐藏层的值st与st−1有关;反向计算时,隐藏层的值s ′t与s ′ t+1有关;最终的输出取决于正向和反向计算的加和。

    • 双向RNN允许输出单元同时依赖过去和未来且对时刻t的输入值最敏感的表示,而不必指定t周围固定大小的窗口。这是前馈网络、卷积网络或具有固定带下的线性缓存器的常规RNN所必须要做的。
    • 在双向RNN中,循环h在时间上向前(向右)传播信息,循环g在时间上向后(向左)传播信息。
      但是实践中,上面介绍的这两种RNN并不能处理较长的序列,主要是由于梯度消失和梯度爆炸的问题。使用其他结构的RNNs可以避免梯度消失问题,⽐如长短时记忆网络(LTSM)和Gated Recurrenr Unit(GRU),这是最流行的做法。同时避免使用饱和性激活函数比如sigmoid和tanh函数而采用ReLu函数也可以避免梯度消失问题。对于梯度爆炸问题我们可以通过设置梯度阈值来避免。

    3.基于编码-解码的序列到序列架构

    • 我们还可以训练RNN使得输入序列可以变为不一定等长的输出序列。在这很多场景中都有应用,如语音识别、机器识别、或者问答,其中训练集的输入和输出序列的长度通常不相同。我们通常称为将这样的输入称为“上下文”。

    4.递归神经网络

    • 递归神经网络代表循环网络的另一个扩展,它被构造为深的树状结构而不是RNN的链状结构。因此是不同的计算图。
    • 递归神经网络的一个明显优势是,对于具有相同长度tao的序列,深度可以急剧地从tao减小到log(tao),这可能有助于解决长期依赖。
    展开全文
  • 但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词组,一种被称为递归神经网络(recursiveneuralnetwork)的深度学习模型考虑到了这种结构,这方面已经有大量的研究。虽然这些模型非常难以实现且效率很低...
  • 第8章 递归神经网络 ;递归神经网络的概念;递归神经网络的发展历程;8.1 递归神经网络的架构;8.1 递归神经网络的架构;8.2 PTB数据;8.3 模型及LSTM;8.3 模型及LSTM;8.3 模型及LSTM;8.3 模型及LSTM;8.3 模型及LSTM;8.3.1...
  • 1.循环神经网络(recurrent neural...2.递归神经网络(recursive neural network)递归神经网络是空间上的展开,处理的是树状结构的信息,是无环图,模型结构如下: recursive: 空间维度的展开,是一个树结构,比如nlp里某. ...

    1.循环神经网络(recurrent neural network)是时间上的展开,处理的是序列结构的信息,是有环图,模型结构如下: recurrent: 时间维度的展开,代表信息在时间维度从前往后的的传递和积累…
    2.递归神经网络(recursive neural network)递归神经网络是空间上的展开,处理的是树状结构的信息,是无环图,模型结构如下: recursive: 空间维度的展开,是一个树结构.

    展开全文
  • 一,循环神经网络: 原文:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 语言模型 RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的,比如,RNN可以为语言模型来建模。那么,什么是语言模型呢? 我们可以和电脑玩...
  • RNN:循环神经网络or递归神经网络

    千次阅读 多人点赞 2019-05-09 19:26:11
    前些天,导师看完我论文以后问我:RNN是循环神经网络吗,我看到论文里用递归神经网络的更多啊? 我(内心os):有吗,我感觉我看到的都是循环神经网络啊? 我:这个应该就是翻译的问题吧 回去以后我查了一下,...
  • 卷积递归神经网络 该软件实现了卷积递归神经网络(CRNN),它结合了CNN,RNN和CTC损失,可用于基于图像的序列识别任务,例如场景文本识别和OCR。 有关详细信息,请参阅我们的论文 。 更新2017年3月14日,一个Docker...
  • 递归神经网络,递归神经网络循环神经网络,matlab源码.rar
  • 递归神经网络,递归神经网络循环神经网络,matlab源码.zip
  • 卷积神经网络 递归神经网络Artificial intelligence (AI) is bridging the gap between technology and humans by allowing machines to automatically learn things from data and become more ‘human-like’;...
  • 循环神经网络 递归神经网络I recently started a new newsletter focus on AI education. TheSequence is a no-BS( meaning no hype, no news etc) AI-focused newsletter that takes 5 minutes to read. The goal ...
  • RNN 解决的问题:一般的神经网络的输入维度都是确定的,但有时我们要处理变长的输入,解决方法是采用循环或递归的方法输入(recurrent/recursive neural network)...循环神经网络和递归神经网络区别 RNN,一般都...
  • 递归神经网络/ 深度学习 , 自然语言处理 (Deep Learning, Natural Language Processing) You asked Siri about the weather today, and it brilliantly resolved your queries. 您向Siri查询了今天的天气,它很好地...
  • 基于双阶段注意力的时间序列预测神经网络,基于Chandler Zuo的。 我已经将代码扩展为适用于多元时间序列,并添加了一些预处理功能,但是鉴于我基本上是从他的帖子中复制代码,因此版权可能归他所有。 最近使用...
  • 该资源是由七月算法寒老师在机器学习课程中讲述的内容,主要内容为循环神经网络课程的课件内容丰富。
  • 递归神经网络的认识

    千次阅读 2019-06-08 14:41:38
    递归神经网络提出于1990年,被视为循环神经网络(recurrent neural network)的推广。当递归神经网络的每个父节点都仅与一个子节点连接时,其结构等价于全连接的循环神经网络。递归神经网络可以引...
  • 递归神经网络

    千次阅读 2017-10-09 01:39:57
    往期回顾 在前面的文章中,我们介绍了循环神经网络,它可以用来处理...本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络:递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN),以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through
  • 深度学习-42:深度递归神经网络(Recursive NN,RNN) ...本质上,递归神经网络是对循环神经网络(Recurrent Neural Network)的一个有效扩展,他们具有不同的计算图。 递归神经网络(Recursive NN)和循环神经网络(R...
  • 递归神经网络是一类人工神经网络,可用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式,也可用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。递归网络可以说是最强大的神经网络,甚至可以将...
  • 深度学习之递归神经网络

    千次阅读 2019-05-23 18:31:43
    一、递归神经网络 ...也有文献分别称之为:递归神经网络循环神经网络。RNN网络在传统神经网络的基础上加入了“记忆”成分。 !!!之前的一些神经网络模型中,假设训练数据之间是相互独立的,但是许多实...
  • [神经网络学习笔记]递归神经网络,即循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)综述 本人刚入门神经网络,学习了各个大佬们的博客,按照自己的学习思路整理出来的笔记,边学习边完善,供入门的同学学习,其中可能...
  • 作业: https://shimo.im/docs/3AB1IwSkwBwZlbMY 参考:https://blog.csdn.net/roger_royer/article/details/90552633#_2 ... RNN的结构 循环神经网路阔以看作是在时间维...
  • 时间递归神经网络

    2018-04-17 00:07:13
    今晚四个小时,为了梳理复习神经网络的基本算法,通过维基百科的描述,慢慢看下来。有一些收货,做一些笔记,手写识别是最早成功利用RNN的研究成果。在实际工作中的要求是:熟悉CNN、RNN,LSTM等深度神经网络模型,...
  • 最近科研看了两篇论文,上面分别用了两种方法,一种是卷积神经网络,另一种则是递归神经网络,因为之前没有接触过神经网络这一块知识,故特地整理一下,方便自己了解。 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络...
  • 一、循环神经网络简介 二、循环神经网络的结构 三、循环神经网络的前向传播与反向传播 (一)RNN前向传播   前向传播总结: (二)RNN反向传播 (三)RNN网络的...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 10,565
精华内容 4,226
关键字:

循环递归神经网络