一、RNN结构 这是一个标准的RNN结构图,图中每个箭头代表做一次变换,也就是说箭头连接带有权值。左侧是折叠起来的样子,右侧是展开的样子,左侧中h旁边的箭头代表此结构中的“循环“体现在隐层。 在展开结构中我们可以观察到,在标准的RNN结构中,隐层的神经元之间也是带有权值的。也就是说,随着序列的不断推进,前面...
(self, output): ''' 反向计算求梯度 :param output: 是正向计算的结果,forward的计算结果 :return: ''' return 1 - output ** 2 pass pass # 手写循环神经网络 # 全连接层只用三层input-hidden-output class RNN(): def __init__(self, inputSize, stateSize, outputSize, times=1, maxLen=32, ...
在手写文本识别中,CNN可以用于提取手写文字的特征。 长短期记忆网络(LSTM)是一种循环神经网络(RNN)的变体,专门用于处理序列数据。LSTM通过使用门控单元来记忆和遗忘先前的信息,从而更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。在手写文本识别中,LSTM可以用于处理从CNN提取的特征序列。 连接时序分类(CTC)是一种用...
根据tensorflow的特点,前向传播:搭建模型 ; 后向传播:tensorflow框架自动执行,所以,搭建RNN,无非是自己确定RNN的形状。 在代码实现上,我们用的时候都是用的RNNCell的两个子类BasicRNNCell和BasicLSTMCell。顾名思义,前者是RNN的基础类,后者是LSTM的基础类,这里以LSTM为例子。 def RNN(X,weights,biases): # LSTM...
手写RNN网络前向后向传播 import numpy as np # Softmax函数 def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) # 每行元素都需要减去对应的最大值,否则求exp(x)会溢出,导致inf情况 row_max = row_max.reshape(-1, 1)...
手写数字识别经典案例,目标是: 1. 掌握tf编写RNN的方法 2. 剖析RNN网络结构 tensorflow编程 #coding:utf-8importtensorflow as tffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data### 注意#init_state = tf.zeros(shape=[batch_size,rnn_cell.state_size])#init_state = lstm_cell.zero_state(batch_size...
RNN 案例:手写一个RNN的前向传播以及反向传播 案例演示 流程 前向传播过程 单个cell的前向传播 所有cell的前向传播 反向传播过程 代码案例 1、前向传播过程 根据前向传播的公式来进行编写: def rnn_cell_forward(x_t, s_prev, parameters): """
本文将以手写英文单词识别为例,介绍如何使用PaddlePaddle框架结合CRNN(Convolutional Neural Network + Recurrent Neural Network + Connectionist Temporal Classification)模型来实现这一过程。 一、CRNN模型简介 CRNN是一种端到端的文本识别模型,它将CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和CTC(连接主义时间分类)三种技术...
在贝塞尔曲线序列表示的输入基础上,我们需要对序列进行解码才能得到所表示的字符。RNN是处理序列输入的有效方式,所以研究人员利用了多层RNN来对序列数据进行解码,并为每一个输入序列生成一个表示其所代表字母可能性的矩阵,从而计算出手写笔画代表的字符。 在实际过程中,研究人员选择了一种双向的准循环神经网络来作为处理...
手写输入表现为一系列的笔画,而每个笔画又表现为一系列带时间戳的点。由于 Gboard 适用于各种设备和屏幕分辨率,因此我们首先要对接触点坐标进行归一化处理。然后,为了准确捕捉数据形状,我们将点序列转换为一系列三次方贝塞尔曲线,以作为递归神经网络 (RNN) 的输入值。RNN 经过训练,能够准确地识别手写字符(如需了解该...