RNN的优化过程与全连接神经网络没有本质区别,通过误差反向传播,多次迭代梯度下降优化参数,得到合适的RNN模型参数 (此处忽略偏置项) 。区别在于RNN是基于时间反向传播,所以RNN的反向传播有时也叫做BPTT(back-propagation through time),BPTT会对不同时间步的梯度求和,由于所有的参数在序列的各个位置是共享的,反向传播时我...
只要您将参数初始化为小的随机值,通常就可以正常工作。 1classRNNNumpy:23def__init__(self, word_dim, hidden_dim=100, bptt_truncate=4):4#Assign instance variables5self.word_dim =word_dim6self.hidden_dim =hidden_dim7self.bptt_truncate =bptt_truncate8#Randomly initialize the network parameters9s...
区别在于RNN是基于时间反向传播,所以RNN的反向传播有时也叫做BPTT(back-propagation through time),BPTT会对不同时间步的梯度求和,由于所有的参数在序列的各个位置是共享的,反向传播时我们更新的是相同的参数组。如下BPTT示意图及U,W,V求导(梯度)的过程。 优化参数相对简单,求参数的偏导数,并对不同时间步的梯度求和...
(此处忽略偏置项) 。区别在于RNN是基于时间反向传播,所以RNN的反向传播有时也叫做BPTT(back-propagation through time),BPTT会对不同时间步的梯度求和,由于所有的参数在序列的各个位置是共享的,反向传播时我们更新的是相同的参数组。如下BPTT示意图及U,W,V求导(梯度)的过程。 优化参数 相对简单,求参数 的偏导数,...
用SGD和时间反向传播(BPTT)训练RNN 记住,我们想要找到参数U,V和W使训练数据的总损失最小化。最常见的方法是SGD,即随机梯度下降。SGD背后的想法非常简单。我们遍历了所有的训练示例,在每次迭代中,我们将参数调整到一个可以减少错误的方向。这些方向由损失的梯度给出: ...
bptt_truncate = 5 min_clip_value = -10 max_clip_value = 10 然后我们将定义网络的权重: U = np.random.uniform(0, 1, (hidden_dim, T)) W = np.random.uniform(0, 1, (hidden_dim, hidden_dim)) V = np.random.uniform(0, 1, (output_dim, hidden_dim)) 在这里, · U是输入和隐藏图...
〄 RNN 中的 BPTT。 记住RNN 的反向传播和人工神经网络的反向传播是一样的,但是这里的当前时间步长是基于之前的时间步长计算的,所以我们必须从头到尾遍历来回。 如果我们运用链式法则,就像这样 〄 反向传播链式法则。 在所有时间步长上的 W 都相同,因此按链式法则展开项越来越多。
2. 用python和theano实现一个RNN 3. 理解随时间反向传播算法(BPTT)和梯度消失问题 4. 实现一个GRU/LSTM RNN 作为本教程的一部分,将会实现一个基于RNN的语言模型(rnnlm)。语言模型有两个方面的应用:一,基于每个序列在现实世界中出现的可能性对其进行打分,这实际上提供了一个针对语法和语义正确性的度量,语言模型通...
2.在Python和Theano框架下实现RNN（本部分）3.理解时间进化反传算法（BPTT）的算法和梯度消失问题 4.建立基于门控循环单元（GRU）或者长短时记忆（LSTM）的RNN模型 说明：本部分所涉及的相关代码，大家都可以从Github平台获取 -1-语言建模 在这个步骤，我们的目的是使用RNN网络建立和训练语言模型。语言模型的作用是...
这种方式被称为基于时间的反向传播(BPTT)。 循环神经网络的基本结构特别简单,就是将网络的输出保存在一个记忆单元中,这个记忆单元和下一次的输入一起进入神经网络中。我们可以看到网络在输入的时候会联合记忆单元一起作为输入,网络不仅输出结果,还会将结果保存到记忆单元中,下图就是一个最简单的循环神经网络在输入时的...