对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代,并在二十一世纪初发展为重要的深度学习(deep learning)算法 ,其中双向循环神经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常见的的循环神经网络。 循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备(Turing completeness),因此能以...
2.RNN的基本结构 传统的RNN的基本单元结构如下: 激活公式: 输出公式: 内部结构如下: 激活函数: 3.RNN的训练 4.RNN改进 长短期记忆网络(LSTM) 门控循环单元(GRU) 5.RNN的应用 自然语言处理(NLP): 时间序列预测: 语音识别: 手写识别: 6.优势与挑战 7.结论 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)是一...
循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种适合于处理序列数据的神经网络。它与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FNN）不同，RNN能够处理序列中的动态信息，并且能够处理任意长度的序列。一、RNN的主要特点 循环连接：RNN的核心在于它的循环连接，即网络的输出会作为下一个时间步的输入，这使...
BiRNN由两个RNN组成,一个从前向后处理序列,另一个从后向前处理序列,然后将两者的输出进行拼接,提供更全面的上下文信息。 结论 RNN作为一种处理时序数据的神经网络模型,在深度学习算法中具有重要地位。通过引入循环连接,RNN能够在处理每个时刻的输入时,还能利用之前的信息,从而更好地处理序列数据。在自然语言处理、语音...
Recurrent Neural Network(RNN) - 循环神经网络(part 2) 1 训练 RNN 1.1 定义 Loss 如上图中,每一个单词对应一个 Slot,将句子按顺序丢进 Network 中,产生一个输出 y,将每个 y 与预期的正确输出做 cross entropy,然后累加起来,就是最终的 Loss。(注意,顺序不能打乱)。 1.2 学习(learning) 定义完 Lo......
循环神经网络之Recurrent Neural Network(RNN) 1、什么是RNN? 全名,叫做Recurrent neural network,它可以处理有序列的或者有前后关系的句子,利用前面的信息预测后面的信息,这个是RNN和CNN最大的区别。CNN不考虑顺序依赖关系,RNN考虑顺序依赖关系。 2、RNN的结构 这个图就是一个循环神经网络,它循环其实是一个"假"...
4.5 Gated Recurrent Unit Recurrent Neural Networks6 4.6 LSTM Netwoorks7 4.7 Clockwork RNNsCW-RNNs9 5 总结 6 参考博文 7 参考文献 这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的...
循环神经网络-Recurrent Neural Networks 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)是目前非常流行的神经网络模型,在自然语言处理的很多任务中已经展示出卓越的效果。但是在介绍 RNN 的诸多文章中,通常都是介…
而循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)可以很好地解决问题。 1. 序列数据 在介绍循环神经网络之前,先来了解一些序列数据: 图1:序列数据 输入xx和输出yy可能都是序列,也可能只有一个是序列;输入xx和输出yy两个序列的长度可能相等也可能不等。下文介绍循环神经网络结构时,输入xx和输出yy两个序列的长度相同。
【摘要】 引言深度学习是近年来人工智能领域的热门研究方向,而循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN)是深度学习中重要的算法之一。本文将重点介绍RNN的一种变体——双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,简称BiRNN),并探讨其在自然语言处理和语音识别等领域的应用。双向循环神经网络简介双向循...