与之对应,RNN的多层模型,通过叠加隐藏层,来抽取更深层的序列特征: 在多层RNN结构中,每个隐藏层,各个方向上共享权值参数W。 为方便反向传播推导,上面的计算,可以写为更一般的前向传播算法表达式。 前向传播算法 RNN模型的输入X是 D 维向量,W 是权参矩阵,任意时刻 t ,隐藏节点的原始输出,是该时刻输入Xt,和 t-...
vanilla RNN的反向传播推导 RNN反向传播算法的思路和DNN是一样的,即通过梯度下降法一轮轮的迭代,得到合适的RNN模型参数U,W,V,b,c。由于我们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)。当然这里的BPTT和DNN也有很大的不同点,即这里所有的U,W,V,b,c在序列的各个位置...
假设输入维度是 input_dim,隐藏层维度是 hidden_dim,输出维度为 output_dim,我们可以理解一下前向传播的代码: classRNN(object):def__init__(self,input_dim,output_dim,hidden_dim):self.W_h=np.zeros((hidden_dim,hidden_dim))self.W_x=np.zeros((hidden_dim,input_dim))self.W_o=np.zeros((output...
RNN 继承了 RNNBase 我们调用了 nn.RNN.forwad() 时,经过层层转调,函数最终会调用 _VF.rnn_tanh 或者 _VF.rnn_relu。其源码为 c++ 代码,对应于 aten/src/ATen/native/RNN.cpp 文件,这里便是 RNN 的最终实现处。 我们知道 RNN 在 t time step 的隐藏态 $h_t$ 是依赖于 $h_{t-1}$ 的,因此也注...
在《神经网络的梯度推导与代码验证》之vanilla RNN的前向传播和反向梯度推导中,我们学习了vanilla RNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化。更多相关内容请见《神经网络的梯度推导与代码验证》...
We present a method of OLT utilizing Vanilla-RNN algorithms to efficiently handle ONU sleep cycles, resulting in reduced energy consumption, enhanced network performance, and increased user satisfaction. We present a mathematical formulation of the Vanilla-RNN model and its usage for forecasting optimal...
Run the forward pass for a single timestep of a vanilla RNN that uses a tanh activation function. The input data has dimension D, the hidden state has dimension H, and we use a minibatch size of N. Inputs: - x: Input data for this timestep, of shape (N, D). ...
min-char-rnn Minimal character-level language model with a Vanilla Recurrent Neural Network, in Python/numpy Reference pageThe Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks RNN/LSTM Actually this model use the simple RNN, not using LSTM. This model use the characters as input, then we us...
Minimal character-level language model with a Vanilla Recurrent Neural Network, in Python/numpy Reference pageThe Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks RNN/LSTM Actually this model use the simple RNN, not using LSTM. This model use the characters as input, then we use a one-hot...
Vanilla RNN 这是我的RNN_Captioning.ipynb Image Captioning主要是利用了Microsoft COCO数据集,作者已经定义好一些接口方便我们调用: cs231n.coco_utils decode_captions:传入caption,返回对应的caption_str,这里的caption就是对应每个单词的整数索引,而caption_str就是图片的词语描述了。