1、神经网络-多层感知器 最典型的MLP包括包括三层:输入层、隐层和输出层,MLP神经网络不同层之间是全连接的(全连接的意思就是:上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接)| 神经网络主要有三个基本要素:权重、偏置和激活函数 | | 2、MLP:结构 3、全连接、dropout、训练 || MLP-神经网络 || 监督学习和无监督学习:
由此可见,RNN与普通的神经网络最大的区别就是多了一个环,这就是循环神经网络的特别之处,我们讲此环称为神经网络的递归环,W称为递归参数。 对于分解图,他是有一定时间顺序的,其表示为循环神经网络的一个发展过程,Xt表示当前时刻的输入,Xt-1表示上一时刻的输入,Xt+1表示下一时刻的输入,以此类推。所以RNN容易去...
上面的代码表示了单个LSTM单元的前向传播过程,与公式表示的基本一致,多了one-hot编码的步骤。 LSTM反向传播 接下来,我们进入到本篇文章的要点:LSTM反向传播计算。我们假设可以调用函数计算sigmoid和tanh函数的导数。 def lstm_backward(prob, y_train, d_next, cache): # 取出前向传播步骤中存储的中间状态变量 .....