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RNN
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
1.8K30编辑于 2022-03-09 - 来自专栏机器学习原理
深度学习——RNN(2)双向RNN深度RNN几种变种
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
11.4K31发布于 2018-06-06 - 来自专栏全栈开发那些事
双向RNN与堆叠的双向RNN
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。
1.6K50编辑于 2023-02-25 - 来自专栏小鹏的专栏
tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别
# 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))
3.7K100发布于 2018-01-09 - 来自专栏阅读笔记
RNN & LSTM
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。
1.4K10发布于 2018-12-03 - 来自专栏mathor
RNN Layer
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)
1.2K20发布于 2020-02-14 - 来自专栏机器学习原理
深度学习——RNN（1）RNN基础LSTM
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。
1.2K51发布于 2018-06-04 - 来自专栏小鹏的专栏
RNN：几张图搞懂RNN模型构建
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍：http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/50896554
67810编辑于 2022-05-09 - 来自专栏mathor
RNN原理
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
75330发布于 2020-01-27 - 来自专栏PaddlePaddle
【RNN】使用RNN语言模型生成文本
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。
2.1K60发布于 2018-03-15 - 来自专栏杨熹的专栏
图解RNN
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。
87250发布于 2018-04-02 - 来自专栏AngelNI
TF-RNN
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
43610发布于 2020-04-16 - 来自专栏毛利学Python
RNN和LSTM
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。
1.3K10发布于 2020-02-25 - 来自专栏又见苍岚
RNN 模型介绍
RNN 的主要特点是可以处理具有时间序列关系的数据，如时间序列、文本和语音等。在RNN网络中，每个神经元都有一个状态，在RNN的每一次迭代中，它会接收输入和前一个状态，并输出当前状态和下一个状态。 RNN 模型的分类 这里我们将从两个角度对RNN模型进行分类. 第一个角度是输入和输出的结构, 第二个角度是RNN的内部构造. 按照输入和输出的结构进行分类: N vs N - RNN N vs 1 - RNN 1 vs N - RNN N vs M - RNN 按照RNN的内部构造进行分类: 传统RNN LSTM Bi-LSTM N vs M - RNN 这是一种不限输入输出长度的RNN结构, 它由编码器和解码器两部分组成, 两者的内部结构都是某类 RNN, 它也被称为 seq2seq架构. 传统RNN的缺点 传统 RNN 在解决长序列之间的关联时, 通过实践, 证明经典 RNN 表现很差, 原因是在进行反向传播的时候, 过长的序列导致梯度的计算异常, 发生梯度消失或爆炸.
3.9K42编辑于 2023-04-22 - 来自专栏ATYUN订阅号
RNN示例项目：详解使用RNN撰写专利摘要
我第一次尝试研究RNN时，我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。 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。 我们现在知道如何实现一个有效模拟人类文本的RNN。 结论 注意，要认识到RNN没有语言理解的概念。它实际上是一种非常复杂的模式识别机器。
2.1K10发布于 2018-12-12 - 来自专栏人工智能
认识RNN模型
学习目标 了解什么是RNN模型. 了解RNN模型的作用. 了解RNN模型的分类. 1什么是RNN模型 RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征 按照输入和输出的结构进行分类: N vs N - RNN N vs 1 - RNN 1 vs N - RNN N vs M - RNN 按照RNN的内部构造进行分类: 传统RNN LSTM Bi-LSTM 学习了RNN模型的分类: 这里我们将从两个角度对RNN模型进行分类. 第一个角度是输入和输出的结构, 第二个角度是RNN的内部构造. 按照输入和输出的结构进行分类: N vs N - RNN N vs 1 - RNN 1 vs N - RNN N vs M - RNN N vs N - RNN: 它是RNN最基础的结构形式,
55110编辑于 2024-07-30 - 来自专栏下落木
RNN与LSTM
RNN概述 RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。 可以证明若fW为三层神经网络，且状态数有限， 则RNN可以模拟GMM-HMM。 RNN分类 RNN可以根据输入和输出的数量关系，分为以下几类： 1. RNN的训练 可以将RNN沿时间轴展开，如下： 前向计算后，将每一个时刻t的LOSS加到一起作为总的目标函数，逐级求导。 Long-Short Term Memory (LSTM) LSTM是RNN中的一种，增加了RNN中单元的复杂度，使模型更复杂，增加系统表现力。 ，梯度更新不存在RNN中的暴涨或消失现象。
1.1K40发布于 2021-10-13 - 来自专栏算法channel
RNN 图解版
这篇文章，阐述了RNN的方方面面，包括模型结构，优缺点，RNN模型的几种应用，RNN常使用的激活函数，RNN的缺陷，以及GRU，LSTM是如何试图解决这些问题，RNN变体等。 RNNs应用 RNN模型主要应用于自然语言处理和语音识别领域。 下表总结了不同的应用： RNN 类型 图解 例子 1对1 传统神经网络 1对多 音乐生成 多对1 情感分类 多对多 命名实体识别 多对多 机器翻译 损失函数 对于RNN网络，所有时间步的损失函数 在时间步 ，损失 相对于权重矩阵 的偏导数表示如下： 处理长短依赖 常用激活函数 RNN模块中最常用的激活函数描述如下： Sigmoid Tanh RELU 梯度消失/爆炸 在RNN RNN的变体 下表总结了其他常用的RNN模型： Bidirectional (BRNN) Deep (DRNN) 参考文献： https://stanford.edu/~shervine/teaching
80930发布于 2021-05-07 - 来自专栏从流域到海域
Bidirectional RNN (BRNN)
Bidirectional RNN (BRNN) Prerequisite: Gated Recurrent Unit(GRU) Long Short term memory unit(LSTM) Unidirectional RNN/Forward directional only RNN ? 基本的RNN结构不能获取某个预测输出之后的信息，只能根据前面的输入做判断，比如y^<3>\hat{y}^{<3>}y^<3>，只能根据"He"、"said"两个输入单词做判断， Bidirectional RNN (BRNN) ? 当然，普通的RNN blocks也可以替换为GRU blocks或者LTSM blocks. Pros & Cons 首先前面叙述的单向的网络不能考虑后面的输入这一问题得到了解决。
1.5K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏Soul Joy Hub
TensorFlow实战——RNN
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73136866 RNN 循环神经网络（RNN）的特殊的地方在于它保存了自己的状态，每次数据输入都会更新状态 例子 RNN的状态是通过一个向量来表示的，设该向量的维度为n，输入数据x的维度为m，则参数个数为(n+m)∗n+n+n∗m+m(n+m)*n+n+n*m+m。 第1轮 设一开始的状态为w0=(0,0)w_0 = (0,0) , x1=(1)x_1=(1) , RNN 和将其合并成一个向量y1=(0,0,1)y_1 = (0,0,1) ，则参数矩阵A1A_1 为一个 扩展 双向RNN 顾名思义，双向的状态传播： ? 深度RNN ? 要注意的是，RNN的dropout不会在深度方向上使用，只会在状态输出到下一轮的时候使用。
69360发布于 2019-02-13
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