循环神经网络文章/教程

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)

Nat. Mach. Intell. | 利用条件循环神经网络生成特定性质分子

作者 | 陆丰庆 今天给大家介绍瑞士知名药企阿斯利康和伯尔尼大学的 Esben Jannik Bjerrum团队在Nature Machine Intelligence上的一篇论文。该研究提出基于分子SMILES表示的条件循环神经网络,输入目标性质,模型可直接生成具有对应性质的分子。 1 背景 机器学习对生物和化学领域有着深远影响,其可被用于生物活性预测,分子性质预测,医疗诊断等。然而,反向分 »

【ing 】CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别? CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络) DNN指的是包含多个隐层的神经网络,如图1所示,根据神经元的特点,可以分为MLP、CNNs、RNNs等,下文在区分三者的时候,都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN,CNNs是encode了空间相关性的DNN,RNNs是e »

《动手学深度学习》笔记 Task02:文本预处理;语言模型;循环神经网络基础

《动手学深度学习》笔记 Task02:文本预处理;语言模型;循环神经网络基础 文本预处理 文本是一类序列数据,一篇文章可以看作是字符或单词的序列,本节将介绍文本数据的常见预处理步骤,预处理通常包括四个步骤: 读入文本 分词 建立字典,将每个词映射到一个唯一的索引(index) 将文本从词的序列转换为索引的序列,方便输入模型   语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度 »

循环神经网络

RNN是什么 循环神经网络即recurrent neural network,它的提出主要是为了处理序列数据,序列数据是什么?就是前面的输入和后面的输入是有关联的,比如一句话,前后的词都是有关系的,“我肚子饿了,准备去xx”,根据前面的输入判断“xx”很大可能就是“吃饭”。这个就是序列数据。 循环神经网络有很多变种,比如LSTM、GRU等,这里搞清楚基础的循环神经网络的思想,对于理解其他变种就比较 »

循环神经网络LSTM

LSTM长短期记忆(Long Short-Term Memory) LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫模型(HMM)更好, 之所以出现LSTM, 是为了解决,当 要训练的时间序列过长时, RNN会丧失学习很远信息的能力, 由于反馈神经网络的链式求导计算, 会引起梯度爆炸, 或梯度消失, 这时训练的模型效果很差   LSTM的细胞(cell) Cell 的状态就像是传送带,它的状态会沿 »

生物医学领域的关系抽取(多分类)利用循环神经网络加最大池组合模型

生物医学领域中的关系抽取其实就是多分类任务,利用有监督的深度学习模型进行训练并给出最终的实体关系;这是目前研究生自然语言处理领域中所研究的重要问题,也是一个科研硕果容易出的点,因为模型之间的合理组合就可以收获意料之外的效果,虽然效果有好有坏,发论文还是有一定困难的,还是对于那么想寻找一些新的idea想毕业的学生,这也是一个不错的研究方向。 在这里本博主将简单给出该模型的一种实现方式,并给出该模型的 »

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)概念区分理解

 向AI转型的程序员都关注了这个号??? 大数据挖掘DT数据分析  公众号: datadw 1、相关知识 从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为,它们并没有可比性,或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括convolution layer 或是 LSTM 单元。其实,如果我 »

【2017CS231n】第十讲:循环神经网络(RNN)

一.RNN     最左边是Vanilla前馈网络,固定尺寸的输入,给出单一的输出结果。    对来说RNN我们有一对多的模型,固定的输入对象,输出是可变长度的序列(例如一段描述,不同的描述对应不同的单词数量,所以需要可变的输出长度)。    多对一模型,输入的尺寸是可变的,例如输入一段文字,输出情感的分析(积极或消极);或者输入是一个视频,帧数是可变量,输入的视频有可变的时间,最后输出判断视频 »

吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之循环神经网络(RNN)(一)

RNN 首先思考这样一个问题:在处理序列学习问题时,为什么不使用标准的神经网络(建立多个隐藏层得到最终的输出)解决,而是提出了RNN这一新概念? 标准神经网络如下图所示: 标准神经网络在解决序列问题时,存在两个问题: 难以解决每个训练样例子输入输出长度不同的情况,因为序列的长度代表着输入层、输出层的维度,不可能每训练一个样例就改变一次网络结构。 标准的神经网络不能共享从文本不同位置上学到的特征。 »

循环神经网络(RNN)和LSTM初学者指南-入门资料 | 资源

  文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。       本文经AI新媒体量子位(公众号 ID: QbitAI)授权转载,转载请联系出处。   最近,有一篇入门文章引发了不少关注。文章中详细介绍了循环神经网络(RNN),及其变体长短期记忆(LSTM)背后的原理。 具体内容,从前馈网络(Feedforward Networks)开始讲起,先 »

图神经网络入门(二)GRN图循环网络

本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《Introduction to Graph Neural Networks》的部分内容翻译和阅读笔记。个人翻译难免有缺陷敬请指出,如需转载请联系翻译作者 作者:Riroaki 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/135366196 图神经网络入门(一)GCN图卷积网络 除了GCN,还有一种趋势是在传播步骤中使用诸如 »

RNN_lstm 循环神经网络 - 回归任务

Github:https://github.com/yjfiejd/Tensorflow_leaning/blob/master/tensorflow_20.3_RNN_lstm_regression.py # -*- coding:utf8 -*- # @TIME : 2018/4/30 下午2:35 # @Author : Allen # @File : tensorflow_20.3_R »

RNN循环神经网络简述

             RNN:本质是像人一样拥有记忆能力,它的输出就依赖于当前的输入和记忆。主要应用于自言语言的处理及语音处理,缺点是随着信息的传播,信号会减弱。                                                                                                                     »

一文理解深度学习,卷积神经网络,循环神经网络的脉络和原理3-残差神经网络

      虽然前文,提到的卷积神经网络,可以通过权值共享等手段对抗一定程度的梯度消失。但是实际发现一旦网络超过20层,效果会逐渐变差。梯度消失的现象仍然存在。何凯宁等人发明的深度残差网络可以解决更深网络的训练问题。深度残差网络的深度可以很轻松到底几百层,最新的数据表明。微软已经训练了一万多层的残差网络,这对解决一些特定的问题很有用。深度残差网络的基本组成如下。       左边是一个正常的深 »

循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)与LSTM

深度学习神经网络算法发展顺序 RNN处理的是一种时间序列数据,它处理的问题中,前后数据间不是互相独立的,前一次决策会影响后一次决策 RNN可以保持序列的“记忆”信息,通过之前的信息决策当前的问题 看了上图对RNN根本没什么理解,今天读到了七月一篇RNN文章,解释非常到位,地址如下: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MTQ2NjU5NA==&m »

【deeplearning.ai】循环神经网络

RNN、LSTM、梯度消失基本概念 序列数据及能做的事 语音识别:一维时间序列⟹⟹ 文本序列 音乐生成器:输入为空⟹⟹ 音乐 情感分类器:文本序列⟹⟹星级评分(0~5)/正负类(0/1) DNA序列分析:字符序列⟹⟹字符序列 翻译系统:文本序列⟹⟹文本序列 视频标识(视频活动识别):视频⟹⟹类别 (名字)身份识别:文本序列⟹⟹文本序列   如果输入是文本序列,则处理数据的方式是对单词建立 »

循环神经网络

循环神经网络 1. 循环神经网络 1.1 RNN的结构 1.2 RNN前向传播算法 1.3 RNN反向传播算法 1.4 RNN存在的问题 参考文献: 2. LSTM 2.1 LSTM的结构 2.2 LSTM模型结构剖析 2.2.1 LSTM之遗忘门 2.2.2 LSTM之输入门 2.2.3 LSTM之细胞状态更新 2.2.4 LSTM之输出门 2.3 LSTM前向传播算法 2.4 LS »

循环神经网络(Recurrent Neural Network)

RNN是最常用的LSTM(LSTM由RNN转化而来)一般般用于记住之前的状态,以供后续神经网络的判断,它由input gate 、forget gate 、output gate 、和cell memory组成,每个LSTM本质上就是一个神经元,特殊之处在于有4个输入: z z z和三个门控制信号 z i , z f , z o z^{i},z^{f},z^{o} zi,zf,zo 组成 ,每个时 »

循环神经网络(RNN、RNN变体、RNN训练方法:BPTT)

参考和摘录以下博客,对作者的贡献表示感谢,欢迎参考以下文章! https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79476763 http://www.cn »

深度学习:循环神经网络RNN的变体

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78246220 双向RNN:BRNN模型(Bidirectional RNN) BRNN(Bi-directional RNN)由 Schuster 在"Bidirectional recurrent neural networks, 1997"中提出,是单向 RNN 的一种扩展形式。普通 RNN 只 »