本文主要介绍这份总结的第一部分，即CNN部分的内容，后两部分RNN、窍门与技巧部分，读者可自行参看Github上放出的资源: 卷积神经网络（CNN） https://stanford.edu/~shervine.../teaching/cs-230/cheatsheet-convolutional-neural-networks 递归神经网络（RNN） https://stanford.edu/~shervine/
用代码定义一个RNN Layer，然后查看其参数信息 import torch import torch.nn as nn rnn = nn.RNN(100, 20) print(rnn...._parameters.keys()) print(rnn.weight_ih_l0.shape) # w_{xh} [20, 100] print(rnn.weight_hh_l0.shape) #...PyTorch中RNN类的参数（参考于PyTorch官网RNN API） image.png 必选参数input_size，指定输入序列中单个样本的尺寸大小，例如可能用一个1000长度的向量表示一个单词...= nn.RNN(input_size=100, hidden_size=20, num_layers=1) x = torch.randn(10, 3, 100) out, h_t = rnn(x,...= nn.RNN(input_size=100, hidden_size=20, num_layers=4) x = torch.randn(10, 3, 100) out, h_t = rnn(x)
# 输出层 单层rnn： tf.contrib.rnn.static_rnn： 输入：[步长,batch,input] 输出：[n_steps,batch,n_hidden] 还有rnn中加dropout...([n_output_layer]))} lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size) outputs, status = tf.contrib.rnn.static_rnn...([n_output_layer]))} #1 # lstm_cell1 = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size) # outputs1,...return tf.contrib.rnn.LSTMCell(rnn_size) def attn_cell(): return tf.contrib.rnn.DropoutWrapper...[batch,chunk_n,rnn_size] -> [chunk_n,batch,rnn_size] outputs = tf.transpose(outputs, (1, 0, 2))
参考视频 RNN－Recurrent Neural Networks ---- 本文结构： 什么是 Recurrent Neural Networks ？...在 RNN 中，前一时刻的输出会和下一时刻的输入一起传递下去。 可以把这个过程看成是一个随着时间推移的流。...当把几个RNN堆起来时，得到的这个新的网络就可以输出比单独一个RNN更为复杂的结果。 ? Paste_Image.png 训练 Recurrent Neural Networks 的问题？...原因就是，RNN的每个时间点，就相当于一个前馈神经网络的整个层， 所以训练100步的模型就相当于训练一个100层的前馈网络。...何时用 RNN 何时用前馈网络呢？ 前馈神经网络，它会输出一个数据，可以用来做分类或者回归。 RNN 适合时间序列的数据，它的输出可以是一个序列值或者一序列的值。
因此这种网络被称为循环神经网络（RNN） ? 下图是一个典型的RNN网络结构。右边可以理解为左边按照时间进行展开 ?...RNN在这点上也类似，神经网络最擅长做的就是通过一系列参数把很多内容整合到一起，然后学习这个参数，因此就定义了RNN的基础： $$ S_t=f(U*x_t + W*S_{t-1}) $$ 这里的$f()...$函数表示激活函数，对于CNN来说，激活函数一般选取的都是$ReLU$，但是RNN一般选用$tanh$ 假设你大四快毕业了，要参加考研，请问你参加考研是先记住学过的内容然后去考研，还是直接带几本书参加考研呢...RNN的做法也就是预测的时候带着当前时刻的记忆$S_t$去预测。...就像你考研也记不住所有的英语单词一样 和卷积神经网络一样，RNN中的每个节点都共享了一组参数$(U, V, W)$，这样就能极大降低计算量
tf.truncated_normal([lstm_size,classes],stddev = 0.1)) #偏执 bias = tf.Variable(tf.constant(0.1,shape = [classes])) #构建RNN...def RNN(x,weight,bias): inputs = tf.reshape(x,[-1,max_size,n_inputs]) lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell...(lstm_size) outputs ,finall_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell,inputs,dtype = tf.float32) result...= tf.nn.softmax(tf.matmul(finall_state[1],weight)+bias) return result prediction = RNN(x,weight
简介 循环神经网络（RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。...RNN 能够用于处理时序数据的神经网络，被广泛应用于语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。 时序数据的长度一般是不固定的，而前馈神经网络要求输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。...2.3 循环神经网络 循环神经网络（RNN）通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意长度的时序数据。...1)=f(U(1)ht−1(1)+W(1)xt+b(1))ht(2)=f(U(2)ht+1(2)+W(2)xt+b(2))ht=ht(1)⊕ht(2) 双向循环神经网络结构（Bi-RNN
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍：http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/50896554
本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN】使用RNN语言模型生成文本 使用RNN语言模型生成文本 语言模型(Language...可以看出RNN善于使用上文信息、历史知识，具有“记忆”功能。...理论上RNN能实现“长依赖”（即利用很久之前的知识），但在实际应用中发现效果并不理想，研究提出了LSTM和GRU等变种，通过引入门机制对传统RNN的记忆单元进行了改进，弥补了传统RNN在学习长序列时遇到的难题...= 256 stacked_rnn_num = 2 rnn_type：支持 ”gru“ 或者 ”lstm“ 两种参数，选择使用何种 RNN 单元。...hidden_size：设置 RNN 单元隐层大小。 stacked_rnn_num：设置堆叠 RNN 单元的个数，构成一个更深的模型。
于是，我决定不再管细节，先完成一个RNN项目。 本文介绍了如何在Keras中构建和使用一个RNN来编写专利摘要。...RNN 在开始实施之前，至少要理解一些基础知识。...读取整个序列为我们提供了处理其含义的上下文，这就是在RNN中编码的概念。 RNN的核心是由记忆单元构成的层。...notebook中所有模型的指标如下所示： ? 最好的模型使用的预训练嵌入与如上所示的架构相同。我鼓励任何人尝试使用不同模型的训练！...专利摘要生成 当然，虽然高指标很好，但重要的是网络是否可以产生合理的专利摘要。使用最佳模型，我们可以探索模型生成能力。
前言：为什么有BP神经网络、CNN，还需要RNN?...BP神经网络和CNN的输入输出都是互相独立的，也就是说它模拟了神经元之间的信息传递过程，但是作为人，我们依旧会记得小时候的很多事情，这就需要RNN了 RNN基础 实际应用中有些场景输出内容和之前的内容是有关联的...RNN引入“记忆”的概念；递归指其每一个元素都执行相同的任务，但是输出依赖于输入 和“记忆”。所以说RNN一般应用到NLP当中。 循环神经网络中的“循环”体现在哪？...RNN 在语音识别，语言建模，翻译，图片描述等问题的应用的成功，都是通过 LSTM 达到的。...LSTM结构 传统的RNN“细胞”结构： 所有 RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。
RNN 所有的RNN均具有一种重复神经网络模块的链式形式，在标准的RNN中，通常重复模块是一个非常简单的结构，eg：只含有一个tanh层。
不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。...CNN处理图片，RNN处理文本，语音和视频 分类 完全递归网络（Fully recurrent network） Hopfield神经网络（Hopfield network） 你简单循环网络（Simple...简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。LSTM 已经在科技领域有了多种应用。...LSTM网络 long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。...在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 ? LSTM 同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。
前言：前面介绍了LSTM，下面介绍LSTM的几种变种 双向RNN Bidirectional RNN(双向RNN)假设当前t的输出不仅仅和之前的序列有关，并且 还与之后的序列有关，例如：预测一个语句中缺失的词语那么需要根据上下文进...动态构建双向的RNN网络 """ bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw: 前向的rnn cell , cell_bw：反向的...rnn cell , inputs：输入的序列 , sequence_length=None , initial_state_fw=None：前向rnn_cell...Deep Bidirectional RNN(深度双向RNN)类似Bidirectional RNN，区别在于每 个每一步的输入有多层网络，这样的话该网络便具有更加强大的表达能力和学习 能力，但是复杂性也提高了...深度RNN网络构建的代码如下： #多层 def lstm_call(): cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=hidden_size
字符串以\n开始就可以了 为什么使用%r时，\n就不行了 %r 就是这个样子，它打印出的是你写出来的方式，它是用来debug的原始方式 为什么在三引号之间加入空格就会报错？...必须写成""" 而不是" " ",引号之间不能有空格 为什么打印时用了+而不是逗号？ 两个字符串连接用+,组成一个新的字符串
Here are the days: Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun Here are the months: Jan Feb ...
双向RNN与堆叠的双向RNN 1、双向RNN 2、堆叠的双向RNN 3、双向LSTM实现MNIST数据集分类 1、双向RNN 双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。
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