• 【深度学习】循环神经网络教程 循环神经网络 知乎
    【深度学习】循环神经网络教程 循环神经网络 知乎
    这是在公司做培训时制作的PPT,教程对循环神经网络以及其应用进行了简单地介绍,主要分为以下六个部分:Why do we need Recurrent Neural Networks?Vanilla Recurrent Neural NetworkBackpropagation Through Time (BPTT)Gradient exploding/vanishing proble
    03-08
  • 深度学习 - 循环神经网络RNN
    深度学习 - 循环神经网络RNN
    当数据是有顺序的时候,我们就可以使用RNN了,比如说话的顺序 有序列化的数据等的。   在介绍RNN之前,我有篇博客是介绍了CNN,简单提一下,在一张大的图片是上,我们有一个fliter滤波器,通过共用参数来扫描这张图片,提取出一张精髓的图片,再在这这张图片
    03-08
  • 拓端tecdat|R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列
    拓端tecdat|R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列
    原文链接:http://tecdat.cn/?p=23902原文出处:拓端数据部落公众号递归神经网络被用来分析序列数据。它在隐藏单元之间建立递归连接,并在学习序列后预测输出。在本教程中,我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据,你也可以
    03-08
  • 循环神经网络(RNN)相关知识 rnn递归神经网络
    循环神经网络(RNN)相关知识 rnn递归神经网络
    文章目录RNN概述前向传播公式通过时间反向传播(BPTT)RNN确定序列长度方式其他RNN结构基于RNN的应用1,序列数据的分析2,序列数据的转换3,序列数据的生成RNN的不足1,从隐藏变量h角度来看2,从梯度传播角度来看RNN概述循环神经网络(RNN)是用于处理序列数据
    02-10
  • 【吴恩达deeplearning.ai】深度学习(9):循环神经网络
    【吴恩达deeplearning.ai】深度学习(9):循环神经网络
    随深度学习技术的发展,使用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建立的各种序列模型,使语音识别、机器翻译及自然语言理解等应用成为可能。表示与类型自然语言、音频等数据都是前后相互关联的数据,比如理解一句话要通过一整句而不是其中的几个词
    02-10
  • 学习记忆循环神经网络心得
    学习记忆循环神经网络心得
          如有缪误欢迎指正  GRU结构向前传播 心得(欢迎指正)当遗忘门等于0的时候当前信息抛弃 之前记忆前传当遗忘门等于1 的时候之前记忆抛弃 当前信息前传当遗忘门的值为0和1之间的时候 调控前传的记忆与信息的比例 QAQQ:LSTM与GRU 的区别A: LSTM
    02-10
  • 协同过滤结合循环神经网络的推荐系统——期末作业
    协同过滤结合循环神经网络的推荐系统——期末作业
    Recommendation System using Collaborative Filtering and Recurrent Neural Networkauthor:Fu-ze ZhongEmail: [email protected]School of Data and Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.abstractThe behavior of user in an e-c
    02-10
  • 第六讲 循环神经网络--LSTM--stock
    1 !pip install tushare2 import tushare as ts3 import numpy as np4 import tensorflow as tf5 from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, LSTM6 import matplotlib.pyplot as plt7 import os8 import pandas as pd9 from sklearn.preprocessing
    02-10
  • 循环神经网络RNN 循环神经网络RNN可以处理哪些情况
    循环神经网络RNN 循环神经网络RNN可以处理哪些情况
    前言我们在思考和判断问题的时候,并不是总是以一个空白的状态进行思考的。我们的思考都是基于我们以前的知识或者经验,比如我们读到这篇博客的时候,考虑到这些词语或者语句表达的是什么意思,都是基于我们以前所学到的知识。也就是说我们的思想具有持续性。
    02-10
  • 循环神经网络系列(二)Tensorflow中dynamic_rnn
    循环神经网络系列(二)Tensorflow中dynamic_rnn
    1.回顾上一篇博文(循环神经网络系列(一)Tensorflow中BasicRNNCell)中我们介绍了在Tensoflow中,每个RNN单元的实现,以及对应各个参数的含义。自那之后,我们就能通过Tensorflow实现一个单元的计算了。import tensorflow as tfimport numpy as npx = np.array
    02-09
  • 双向循环神经网络和深层循环神经网络 (吴恩达老师_学习笔记)
    双向循环神经网络和深层循环神经网络 (吴恩达老师_学习笔记)
    目录双向循环神经网络(Bidirectional RNN)深层循环神经网络(Deep RNNs)双向循环神经网络(Bidirectional RNN)双向RNN模型(BRNN),可以在序列的某点处不但获取之前的信息,同时还可以获取这个序列点之后的信息,说的炫酷点就是get information from the
    02-09
  • 《动手学深度学习》系列笔记 —— 循环神经网络
    《动手学深度学习》系列笔记 —— 循环神经网络
    目录1. 循环神经网络的构造2. 从零开始实现循环神经网络2.1 one-hot向量2.2 初始化模型参数2.3 定义模型2.4 裁剪梯度2.5 定义预测函数2.6 困惑度2.7 定义模型训练函数2.8 训练模型并创作歌词3. 循环神经网络的简介实现3.1 定义模型下图展示了如何基于循环神经
    02-09
  • 如何解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题
    如何解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题
    时间 2017-06-27 15:57:39  机器之心原文  https://www.jiqizhixin.com/articles/e8d4e413-a718-49ac-ae79-c197ba8d3601在 LSTM 循环神经网络面临长序列输入时,我们应该怎样应对?Jason Brownlee 给了我们 6 种解决方案。长短期记忆(LSTM)循环神经网
    02-09
  • 深度学习  循环神经网络    LSTM  示例 - Hello_BeautifulWorld
    深度学习 循环神经网络 LSTM 示例 - Hello_BeautifulWorld
    深度学习循环神经网络LSTM示例 最近在网上找到了一个使用LSTM 网络解决  世界银行中各国 GDP预测的一个问题,感觉比较实用,毕竟这是找到的唯一一个可以正确运行的程序。   #encoding:UTF-8import pandas as pdfrom pandas_datareader import wbimport t
    02-09
  • 循环神经网络(RNN)--学习笔记 RNN卷积神经网络
    循环神经网络(RNN)--学习笔记 RNN卷积神经网络
     一、基本概念  RNN针对的数据是时序数据。RNN它解决了前馈神经网络,无法体现数据时序关系的缺点。在RNN网络中,不仅同一个隐含层的节点可以相互连接,同时隐含层的输入不仅来源于输入层的输入还包括了上一个隐含层的输出。  RNN中主要有以下几个参数:
    02-09
  • 动手学 task03 过拟合、欠拟合及其解决方案+梯度消失、梯度爆炸+循环神经网络进阶
    动手学 task03 过拟合、欠拟合及其解决方案+梯度消失、梯度爆炸+循环神经网络进阶
    过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合和欠拟合一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting);另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合(overfitting)。 在实践中,我们要尽可能同时应对欠拟
    02-09
  • 基于循环神经网络的图像特定文本抽取方法
     作者的模型整体框架包含两部分,分别为OCR 部分 (采用人家的模型, 输出文本)特定文本抽取部分 (作者的工作)1. 引言早期图像特定文本抽取主要是通过 OCR 中的版面分析(Layout analysis)来实现。即首先利用 版面分析 的方法得到图像中特定的文本区域,然后
    02-09
  • 《动手学深度学习》笔记 Task03 过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
    《动手学深度学习》笔记 Task03 过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
    过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合的概念权重衰减丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误
    02-09
  • 时空循环卷积神经网络用于交通速度预测
    时空循环卷积神经网络用于交通速度预测
    1、文章信息《Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks》。北航2017年发在sensors上的一篇文章。2、摘要近几十年来,大规模交通网络流量预测已成为一个重要而具有挑战性的课题。受运动预测领域的
    02-09
  • 《14天动手学深度学习》——循环神经网络进阶
    《14天动手学深度学习》——循环神经网络进阶
    GRURNN存在的问题:梯度较容易出现衰减或爆炸(BPTT)⻔控循环神经⽹络:捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系RNN:Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)GRU:Rt=σ(XtWxr+Ht−1Whr+br)Zt=σ(XtWxz+Ht−1Whz+bz)H˜t=tanh(XtWxh+(Rt⊙Ht−1)Whh
    02-09
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