循环层将误差项反向传递到上一层网络,与普通的全连接层是完全一样的,这在前面的文章零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法中已经详细讲过了,在此仅简要描述一下。 循环层的加权输入与上一层的加权输入关系如下: 上式中是第l层神经元的加权输入(假设第l层是循环层);是第l-1层神经元的加权输入;...
它表示隐藏层的值(这里隐藏层面画了一个节点,你也可以想象这一层其实是多个节点,节点数与向量s的维度相同);U是输入层到隐藏层的权重矩阵(读者可以回到第三篇文章零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法,看看我们是怎样用矩阵来表示全连接神经网络的计算的);o也是一个向量,它表示输出层的值;V是隐藏层...
3、第N层的每个神经元和第N-1层的所有神经元相连(这就是full connected的含义),第N-1层神经元的输出就是第N层神经元的输入。 4、每个连接都有一个权值。 上面这些规则定义了全连接神经网络的结构。事实上还存在很多其它结构的神经网络,比如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),他们都具有不同的连接规则。
在零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络中我们已证明,权重数组W最终的梯度是各个时刻的梯度之和,即: 假设某轮训练中,各时刻的梯度以及最终的梯度之和如下图: 我们就可以看到,从上图的t-3时刻开始,梯度已经几乎减少到0了。那么,从这个时刻开始再往之前走,得到的梯度(几乎为零)就不会对最终的梯度值有任何贡...
01_LeNet5的计算过程详解 18:49 02_常见网络结构介绍 10:33 03_Inception(1x1卷积介绍) 13:33 04_Inception结构以及改进 09:47 05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容 06:13 01_作业介绍 03:35 02_作业讲解 20:36 03_迁移学习 11:17 01_循环神经网络背景介绍 07:05 02_循环神经网络结构原理 13:25 03_词...
零基础入门深度学习(5) -循环神经网络 在前面的文章系列文章中,我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络,以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。
1 双向循环神经网络 Bi-RNN2 深度循环神经网络 DRNN, 视频播放量 1900、弹幕量 1、点赞数 32、投硬币枚数 7、收藏人数 20、转发人数 2, 视频作者 编程八点档, 作者简介 学编程,有我在,别害怕。收看编程八点档,土鸡也能变凤凰。,相关视频:简直逆天!李永乐老师深度讲解
我们首先了解一下长短时记忆网络产生的背景。回顾一下零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络中推导的,误差项沿时间反向传播的公式: 我们可以根据下面的不等式,来获取的模的上界(模可以看做对中每一项值的大小的度量): 我们可以看到,误差项从t时刻传递到k时刻,其值的上界是的指数函数。分别是对角矩阵和矩阵W模...
零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络。 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)。 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了...