深度学习入门:循环神经网络------RNN概述,词嵌入层,循环网络层及案例实践!(万字详解!)
RNN 概述 1.1 循环神经网络 循环神经网络(Recurrent Nearal Networks, RNN)是一种专门用于处理序列数据的神经网络架构。它通过引入循环连接,使得网络能够捕捉序列中的时间依赖性和上下文信息。 在RNN中,每个时间步的隐藏层不仅接收当前输入,还接收来自上一时间步隐藏层的输出,这种机制允许网络“记忆”过去的信息,从而有效处理...

Char RNN原理介绍以及文本生成实践
1 简介Char-RNN,字符级循环神经网络,出自于Andrej Karpathy写的The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks。众所周知,RNN非常擅长处理序列问题。序列数据前后有很强的关联性,而RNN通过每个单元权重与偏置的共享以及循环计算(前面处理过的信息会被利用处理后续信息)来体现。Char-RNN模型是从字符的....

使用Keras进行深度学习:(五)RNN和双向RNN讲解及实践
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 笔者:Ray 介绍 通过对前面文章的学习,对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解,也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果。然而这些网络都有一个共同的特点:每一层的神经元之间是相互独立的,如输入层的神经元彼此之间是独立的。然...

用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”。淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万....
TensorFlow框架下的RNN实践小结
截至目前,TensorFlow的RNN APIs还处于Draft阶段。不过据官方解释,RNN的相关API已经出现在Tutorials里了,大幅度的改动应该是不大可能,现在入手TF的RNN APIs风险应该是不大的。 目前TF的RNN APIs主要集中在tensorflow.models.rnn中的rnn和rnn_cell两个模块。其中,后者定义了一些常用的RNN cells,包括RNN和优化的L....
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