我们知道,由于权重是在所有层共享的,所以和循环神经网络一样,递归神经网络的最终的权重梯度是各个层权重梯度之和。即: 式 因为循环神经网络的证明过程已经在零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络一文中给出,因此,递归神经网络『为什么最终梯度是各层梯度之和』的证明就留给读者自行完成啦。 接下来,我们求偏置项的...
递归神经网络的输入是两个子节点(也可以是多个),输出就是将这两个子节点编码后产生的父节点,父节点的维度和每个子节点是相同的。如下图所示: 和分别是表示两个子节点的向量,是表示父节点的向量。子节点和父节点组成一个全连接神经网络,也就是子节点的每个神经元都和父节点的每个神经元两两相连。我们用矩阵表示...
本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。说卷积神经网络是最重要的一种神经网络也不为过,它在最近几年大放异彩,几乎所有图像、语音识别领域的重要突破都是卷积神经网络取得的,比如谷歌的GoogleNet、微软的ResNet等,打败李世石的AlphaGo也用到了这种...
我们知道,由于权重是在所有层共享的,所以和循环神经网络一样,递归神经网络的最终的权重梯度是各个层权重梯度之和。即: 式 因为循环神经网络的证明过程已经在零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络一文中给出,因此,递归神经网络『为什么最终梯度是各层梯度之和』的证明就留给读者自行完成啦。 接下来,我们求偏置项的...
零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 往期回顾 在前面的文章中,我们介绍了循环神经网络,它可以用来处理包含序列结构的信息。然而,除此之外,信息往往还存在着诸如树结构、图结构等更复杂的结构。对于这种复杂的结构,循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络:递归神经网络 (Recursive Neural...
递归神经网络的前向计算步骤涉及将子结构的向量通过全连接神经网络进行融合，从而产生父结构的向量表示。递归神经网络的训练基于反向传播通过结构（BPTS）算法，该算法能够将误差反向传播到各个子结构，以更新网络参数。训练过程中，通过定义误差函数和目标函数，递归神经网络能够学习到处理复杂结构数据的有效策略...
forward函数接收一系列的树节点对象作为输入,然后,递归神经网络将这些树节点作为子节点,并计算它们的父节点。最后,将计算的父节点保存在self.root变量中。 上面用到的concatenate函数,是将各个子节点中的数据拼接成一个长向量,其代码如下: 下面是反向传播算法BPTS的实现: ...
为了能够让模型区分出两个不同的意思,我们的模型必须能够按照树结构去处理信息,而不是序列,这就是递归神经网络的作用。当面对按照树/图结构处理信息更有效的任务时,递归神经网络通常都会获得不错的结果。 递归神经网络可以把一个树/图结构信息编码为一个向量,也就是把信息映射到一个语义向量空间中。这个语义向量空间...
深度学习算法零基础入门:卷积神经网络、递归神经网络、时间序列预测案例、搭建神经网 视频地址:
零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 往期回顾 在上一篇文章中,我们已经学会了编写一个简单的感知器,并用它来实现一个线性分类器。你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』。然而,我们并没有关心这个规则是怎么得到的。本文通过介绍另外一种『感知器』,也...