这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解。 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。
感兴趣的话可以去参考论文:On the difficulty of training recurrent neural networks;参考下图,如果的$$W^T$$的最大特征值小于1,则公式(18)和(19)的左边将以指数形式下降,造成梯度消失问题;类似的,如果$$W^T$$的最大特征值大于1,则公式(18)和(19)的左边将以指数形式上升,造成梯度爆炸问题。 问题的来源总...
循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是,目前网上与RNNs有关的学习资料很少,因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。主要分成以下几个部分对RNNs进行介绍: 1. RNNs的基本介绍以及一些常见的RNNs(本文内容...
在我们的系列文章中,我们已经开始探索了递归神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)的迷人世界。在前两篇文章中,我们基本上揭示了RNN的基础知识和其面临的主要挑战,例如梯度消失和梯度爆炸问题,以及一些变体如双向RNN和深层RNN的简介。这些讨论为我们深入探索更高级且更有效的RNN变体打下了坚实的基础。 在本篇文章...
循环神经网络(recurrent neural network)或 RNN 是一类用于处理了序列数据的神经网络。我们这个章节来针对RNN的一些基本概念展开讨论。 0x1:共享参数思想 我们先从参数共享机制说起,这是RNN循环神经网络的一个核心特点,也是RNN能够拥有某些强大性能的原因之一。
递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNNs)的研究最近取得了很大进展,成功应用包括手写识别、语音识别、自然语言处理以及计算机视觉等一系列问题。本文介绍了递归神经网络的基本原理与近期进展,并对若干代表性工作进行了回顾。 导读 递归神经网络(RNN)是目前最流行的几种深度学习网络结构之一,因其递归处理历史信息和建...
RNN(Recurrent Neural Networks)和LSTM RNN是目前NLP中很火的神经网络,也是需要掌握的一种神经网络。可以在BPNN的基础上来学习RNN以上是RNN的定时循环, 用来处理输入之间前后关联的问题。 传统神经网络并不能做到思考的持久性,这是一个巨大的弊端。而RNN关注于此。RNN可以看作是同一神经网络的多次复制,每个神经网络模块...
循环神经网络(recurrent neural network)或 RNN 是一类用于处理了序列数据的神经网络。我们这个章节来针对RNN的一些基本概念展开讨论。 0x1:共享参数思想 我们先从参数共享机制说起,这是RNN循环神经网络的一个核心特点,也是RNN能够拥有某些强大性能的原因之一。
循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种适合于处理序列数据的神经网络。它与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FNN）不同，RNN能够处理序列中的动态信息，并且能够处理任意长度的序列。一、RNN的主要特点 循环连接：RNN的核心在于它的循环连接，即网络的输出会作为下一个时间步的输入，这...
目前 RNNs 被广泛应用于 NLP 领域，而现在绝大多数的 RNNs Model 都是 LSTMs。在了解 LSTM 之前，...