22问答网
所有问题
当前搜索:
循环神经网络详解
循环神经网络
(RNN)简介
答:
循环神经网络英文名称为 ( Recurrent Neural Network, RNN ),
其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
。给定输入时序序列 式中, 表示一段时序数据, 为时间长度 以一段英文段落为例,其时序数据可以表示为:若是一段视频,将其每一帧通过CNN网络处理得到相应的编码向量 循环...
循环神经网络
(RNN)浅析
答:
循环神经网络
的原理并不十分复杂,本节主要从原理上分析RNN的结构和功能,不涉及RNN的数学推导和证明,整个网络只有简单的输入输出和网络状态参数。一个典型的RNN神经网络如图所示:由上图可以看出:一个典型的RNN网络包含一个输入x,一个输出h和一个神经网络单元A。和普通的神经网络不同的是,RNN网络的神经网络单元A不仅...
Pytorch_
循环神经网络
RNN
答:
RNN是Recurrent Neural Networks的缩写,即
循环神经网络
,它常用于解决序列问题。RNN有记忆功能,除了当前输入,还把上下文环境作为预测的依据。它常用于语音识别、翻译等场景之中。RNN是序列模型的基础,尽管能够直接调用现成的RNN算法,但后续的复杂网络很多构建在RNN网络的基础之上,如Attention方法需要使用RNN...
rnn是什么意思
答:
循环神经网络英文名称为 ( Recurrent Neural Network, RNN ),
其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
。缺陷:没有利用到模型后续的信息,可以通过双向RNN网络进行优化。RNN主要有两种计算梯度的方式:随时间反向传播(BPTT)和实时循环学习法(RTRL)算法。梯度爆炸的解决方法:梯度修剪 ...
循环神经网络
答:
循环神经网络采用 ReLu 激活函数,只有当 W 的取值在单位矩阵附近时才能取得比较好的效果
,因此需要将 W 初始化为单位矩阵。Seq2Seq 模型最基础的解码方法是贪心法,即选取一种度量标准后,每次都在当前状态下选择最佳的一个结果,直到结束。贪心法的计算代价低,适合作为基准结果与其他方法相比较。贪心...
几种常见的
循环神经网络
结构RNN、LSTM、GRU
答:
深度残差网络是对前馈神经网络的改进,通过残差学习的方式缓解了梯度消失的现象,从而使得我们能够学习到更深层的网络表示;而对于
循环神经网络
来说,长短时记忆模型及其变种门控循环单元等模型通过加入门控机制,很大程度上弥补了梯度消失所带来的损失。LSTM的网络机构图如下所示:与传统的循环神经网络相比,...
循环神经网络
答:
循环神经网络
的参数学习可以通过 随时间反向传播算法 来学习。 为了处理这些时序数据并利用其历史信息,我们需要让网络具有短期记忆能力。而前馈网络是一个静态网络,不具备这种记忆能力。 一种简单的利用历史信息的方法是建立一个额外的延时单元,用来存储网络的历史信息(可以包括输入、输出、隐状态等)。比较有代表性的...
简述
神经网络
的分类,试列举常用神经的类型。
答:
1、前馈神经网络:是最常见的类型,第一层为输入,最后一层为输出。如果有多个隐藏层,则称为“深度”神经网络。它能够计算出一系列事件间相似转变的变化,每层神经元的活动是下一层的非线性函数。2、
循环神经网络
:各节点之间构成循环图,可以按照箭头的方向回到初始点。循环神经网络具有复杂的动态,...
rnn的中文全称是
答:
循环神经网络
(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的
递归神经网络
(recursive neural network) 。对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代,并在二十一世纪初发展为深度学习(deep learning)算法之一...
一文看懂四种基本的
神经网络
架构
答:
循环神经
网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。 对称连接网络: 对称连接网络有点像
循环网络
,但是单元之间的连接是对称的(...
1
2
3
4
5
6
涓嬩竴椤
其他人还搜
循环神经网络代码
循环神经网络简单示例
rnn循环神经网络公式
循环神经网络的网络结构图
循环神经网络原理
简单循环神经网络结构及原理
简单循环神经网络
循环神经网络示例分析
循环神经网络算法