欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/rnn-and-lstm.html  //RNN and LSTM http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/saliency-prediction.html //saliency Predection http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/scene-l

之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法( 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) ,LSTM网络(Long Short-Term Memory )),本文将列举一些 RNN 与 LSTM 的应用, RNN (LSTM)的样本可以是如下形式的:1)输入输出均为序列:2)输入为序列,输出为样本标签:3)输入单个样本,输出为序列.本文将列举一些 RNN(LST

一.RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络,用于处理序列数据. 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,反映了某一事物.现象等随时间的变化状态或程度.即数据之间有联系. RNN的特点:1,,层间神经元也有连接(主要为隐层):2,共享参数 其结构如上图所示,数据为顺序处理,在处理长序列数据时,极易导致梯度消失问题. 二.LSTM LSTM为长短期记忆,是一种变种的RNN,在RNN的基础上引入了细胞状态,根据细胞状态可决定哪些状态应该保留下来,哪些状态应该被

目录 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得

0 Recurrent Neural Network 1 Naive RNN 2 LSTM peephole Naive RNN vs LSTM 记忆更新部分的操作,Naive RNN为乘法,LSTM为加法,因此LSTM能记得更久些. 3 GRU 4 为什么LSTM这么设计? 标准形式的LSTM能工作得很好:输入门与遗忘门联动(类似GRU)以及没有peephole也能工作得很好. 输出激活函数.遗忘门很重要.

RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)是一种具有短期记忆能力的神经网络模型,可以处理任意长度的序列,在自然语言处理中的应用非常广泛,比如机器翻译.文本生成.问答系统.文本分类等. 但由于梯度爆炸或梯度消失,RNN存在长期依赖问题,难以建立长距离的依赖关系,于是引入了门控机制来控制信息的累积速度,包括有选择地加入新信息,并有选择地遗忘之前积累的信息.比较经典的基于门控的RNN有LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元网络). 有关RNN,LSTM和GRU

本文主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍,了解什么是RNN,RNN的1对N.N对1的结构,什么是LSTM,以及LSTM中的三门(input.ouput.forget),后续将利用深度学习框架Kreas,结合案例对LSTM进行进一步的介绍. 一.RNN的原理 RNN(Recurrent Neural Networks),即全称循环神经网络,它是一种对序列型的数据进行建模的深度模型.如图1.1所示. 图1.1 1.其中为序列数据.即神经网络的输入,例如nlp中,X1可以看作第一个单词

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 2. LSTM模型结构 我们先看下LSTM的整体结构. 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列

前言 好久没用正儿八经地写博客了,csdn居然也有了markdown的编辑器了,最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文,在组内『夜校』分享过了,再在这里总结一下发出来吧,按照我讲解的思路,理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的. RNN最近做出了很多非常漂亮的成果,比如Alex Graves的手写文字生成.名声大振的『根据图片生成描述文字』.输出类似训练语料的文字等应用,都让人感到非常神奇.这里就不细说这些应用了,我其实也没看过他们的paper,就知道用到了RNN和LST

主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍,了解什么是RNN,RNN的1对N.N对1的结构,什么是LSTM,以及LSTM中的三门(input.ouput.forget),后续将利用深度学习框架Kreas,结合案例对LSTM进行进一步的介绍. 一.RNN的原理 RNN(Recurrent Neural Networks),即全称循环神经网络,它是一种对序列型的数据进行建模的深度模型.如图1.1所示. 图1.1 1.其中 为序列数据.即神经网络的输入,例如nlp中,X1可以看作第一个单词.

本文转载自:https://www.jianshu.com/p/1a4f7f5b05ae 致谢以及参考 最近在做序列化标注项目,试着理解rnn的设计结构以及tensorflow中的具体实现方法.在知乎中找到这篇文章,具有很大的帮助作用,感谢作者为分享知识做出的努力. 学习目标定位 我主要重点在于理解文中连接所提供的在github上的project代码,一句句理解数据的预处理过程以及rnn网络搭建过程(重点在于代码注释,代码改动很小,实用python3).(进入下面环节之前,假设你已经阅读了知乎上

RNN.LSTM.Char-RNN 学习系列(一) zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouw  2016-3-15 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/swje/p/5279349.html 作者是深度学习的初学者,经由导师指导,稍微学习了解了一下RNN.LSTM的网络模型及求导,打算在这里分享一下,欢迎各种交流. 2016-03-15看到的

原文地址:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50436735/ 大纲如下: 1.RNN 2.LSTM 3.GRN 4.Attention Model 5.应用 6.探讨与思考

时序预测一直是比较重要的研究问题,在统计学中我们有各种的模型来解决时间序列问题,但是最近几年比较火的深度学习中也有能解决时序预测问题的方法,另外在深度学习领域中时序预测算法可以解决自然语言问题等. 在网上找到了    tensorflow 中   RNN    和    LSTM   算法预测  sin  曲线的代码,效果不错. LSTM: #encoding:UTF-8 import random import numpy as np import tensorflow as tf from

原文地址:https://www.jianshu.com/p/b8653f8b5b2b 一.Recurrent Neural Network 二.Naive RNN Naive RNN更新参数时易出现梯度消失/爆炸的问题. 三.LSTM peephole Naive RNN vs LSTM 记忆更新部分的操作,Naive RNN为乘法,LSTM为加法.因此LSTM能记得更久些. 记\(\delta_c^t=\frac{\partial L}{\partial c^t}=\frac{\partia

RNN: Vanilla Neural Network :对单一固定的输入给出单一固定输出 Recurrent Neural Network:对单一固定的输入给出一系列输出(如:可边长序列),例:图片描述 对可变尺寸输入给出单一固定输出,例:语句的情感分析,对视频(时间长度可变)做决策 对可变尺寸输入给出可变尺寸输出,例:机器翻译,对视频做帧数分类 x作为输入传入RNN,RNN有一个内部隐藏态(internal hidden state),整个隐藏态会在RNN每次读取新的输入时更新,隐藏态会在下

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和

概述 RNN是递归神经网络,它提供了一种解决深度学习的另一个思路,那就是每一步的输出不仅仅跟当前这一步的输入有关,而且还跟前面和后面的输入输出有关,尤其是在一些NLP的应用中,经常会用到,例如在NLP中,每一个输出的Word,都跟整个句子的内容都有关系,而不仅仅跟某一个词有关.LSTM是RNN的一种升级版本,它的核心思想跟RNN是一样的,但是它透过一下方法避免了一些RNN的缺点.那么下面就逐步的解析一下RNN和LSTM的结构,然后分析一下它们的原理吧. RNN解析 要理解RNN,咱们得先来看一下

. 全连层 每个神经元输入: 每个神经元输出: (通过一个激活函数) 2. RNN(Recurrent Neural Network) 与传统的神经网络不通,RNN与时间有关. 3. LSTM(Long Short-Term Memory 长短期记忆) ---------------------作者:farmerspring 来源:CNBLOGS原文:https://www.cnblogs.com/syyy/p/8533244.html版权声明:本文为作者原创文章,转载请附上博文链接!内容解析B

原文地址:https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/83657993 RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络.什么是序列呢?序列是一串有顺序的数据,比如某一条数据为 [x1,x2,x3,x4][x1,x2,x3,x4]      [x_1, x_2, x_3, x_4][x1​,x2​,x3​,x4​],其中每个元素可以是一个字符.一个单词.一个向量,甚至是一个声音.比如: 自然语言处