1.1 循环神经网络RNN是什么 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一个非常经典的面向序列的模型,可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模。进一步讲,它只有一个物理RNN单元,但是这个RNN单元可以按照时间步骤进行展开,在每个时间步骤接收当前时间步的输入和上一个时间步的输出,然后进行计算得出本时间步的输出。
3、卷积神经网络的进化史:LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系 4、利用PyTorch构建卷积神经网络(Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等) 5、卷积神经网络调参技巧(卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维...
长短时记忆网络LSTM 简介 RNN的结构缺陷 LSTM结构 长短时记忆网络的前向计算 总结 简介 LSTM长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Networks)是一种RNN的变种结构。我们知道循环神经网络以及它的训练算法。我们也知道了循环神经网络很难训练的原因,这导致了它在实际应用中,很难处理长距离的依赖。所以诞生了这么一种...
LSTM(long short-term memory)长短时记忆网络 LSTM解决了RNN不支持长期依赖的问题,使其大幅度提升记忆时长。 LSTM是一种特殊类型的RNN,可以学习长期依赖信息,由Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出。标准RNN中循环模块如下: 而在LSTM中,这一结构变为: LSTM的成功的关键在于图中上方的贯穿线,类似于传送带,将前...
NLP,语音识别,翻译 1RNN基本概念 1.1循环神经网络模型1.2 通过时间的反向传播 1.3 不同类型的RNN1.4RNN的缺点 缺点1:只利用了前文信息,没利用后文信息。 解决方法:BRNN(双向循环神经网络) 缺点2:梯度消失,即前后文距离较远时难以记住。 解决方法:GRU(Gate Recurrent Unit,门控循环单元),LSTM(长短期记忆) 1.5 ...
1.RNN的典型应用 (1)机器翻译,序列到序列(自然语言处理,NLP) (2)看图说话,就是描述图片的内容。 2.RNN的应用背景 RNN与CNN最大的不同就是引入了记忆的概念,就是输出依赖输入和记忆。 3.RNN的结构 注意:St公式中的U和W表示权重矩阵,Ot公式中的V也是权重矩阵。 RNN结
一、使用深度学习中的循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)生成诗词 首先,我们需要安装必要的库。在此示例中,我们将使用 Keras 和 TensorFlow。 pip install keras tensorflow 准备数据。为了创建一个简单的数据集,我们可以使用以下四句诗词: 明月几时有?把酒问青天。
百度试题 结果1 题目下列哪个神经网络模型常用于处理图像数据? A. 前馈神经网络 B. 循环神经网络(RNN) C. 卷积神经网络(CNN) D. 长短时记忆网络(LSTM) 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目下列哪种神经网络架构被广泛用于图像识别?(多选) A. 卷积神经网络(CNN) B. 循环神经网络(RNN) C. 长短时记忆网络(LSTM) D. 变换器(Transformer) 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
63 附录1:一个经典的5层神经网络LeNet-5 1362022-07 8 64 附录2:循环神经网络RNN和长-短时记忆网络LSTM 1162022-07 9 65 附录3:CPU、GPU和TPU 1052022-07 10 66 附录4:机器学习的主要编程框架 1292022-07 查看更多 猜你喜欢 6.7万 附录4、5 by:感谢和爱 616 一群喵附录 by:穆雨墨 3万 循环 by:正...