python使用RNN实现文本分类
这篇文章主要为大家详细介绍了python使用RNN进行文本分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
对循环神经网络参数的理解|LSTM RNN Input_size Batch Sequence
在很多博客和知乎中我看到了许多对于pytorch框架中RNN接口的一些解析，但都较为浅显甚至出现一些不准确的理解，在这里我想阐述下我对于pytorch中RNN接口的参数的理解。我们经常看到的RNN网络是如图下所示：RNN的1. timestep训练过程这个左边图中间循环的箭头难以理解，所以将其按照时...
吴恩达《深度学习》第五门课（1）循环序列模型（RNN）
1.1为什么选择序列模型（1）序列模型广泛应用于语音识别，音乐生成，情感分析，DNA序列分析，机器翻译，视频行为识别，命名实体识别等众多领域。（2）上面那些问题可以看成使用（x，y）作为训练集的监督学习，但是输入与输出的对应关系有非常多的组合，比如一对一，多对多，一对多，多对一，多对多（个数不同）等...
使用Python建立RNN实现二进制加法的示例代码
这篇文章主要介绍了使用Python建立RNN实现二进制加法的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
pytorch-RNN进行回归曲线预测方式
今天小编就为大家分享一篇pytorch-RNN进行回归曲线预测方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器
这篇文章主要为大家详细介绍了基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
tensorflow RNN循环神经网络 (分类例子)-【老鱼学tensorflow】
之前我们学习过用CNN（卷积神经网络）来识别手写字，在CNN中是把图片看成了二维矩阵，然后在二维矩阵中堆叠高度值来进行识别。而在RNN中增添了时间的维度，因为我们会发现有些图片或者语言或语音等会在时间轴上慢慢展开，有点类似我们大脑认识事物时会有相关的短期记忆。这次我们使用RNN来识别手写数字。首先导...
变长双向rnn的正确使用姿势教学
这篇文章主要介绍了变长双向rnn的正确使用姿势，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
RNN探索(2)之手写数字识别
这篇博文不介绍基础的RNN理论知识,只是初步探索如何使用Tensorflow,之后会用笔推导RNN的公式和理论,现在时间紧迫所以先使用为主~~import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport ...
递归神经网络(RNN)简介（转载）
在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也...
简单明朗的 RNN 写诗教程
目录简单明朗的 RNN 写诗教程数据集介绍代码思路输入 and 输出训练集构建生成一首完整的诗代码实现读取文件统计字数构建word 与 id的映射转成one-hot代码随机打乱数据构建训练集构建模型批加载数据训练的过程中生成诗句开始训练诗词生成总结参考简单明朗的 RNN 写诗教程本来想做一个标题党的...
浅谈Tensorflow 动态双向RNN的输出问题
tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数：?123456789101112131415def bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, # 前向RNN cell_bw, # 后向RNN inputs, # 输入 sequence_l...
RNN入门
RNN入门学习原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49095371作者：hjimce一、相关理论RNN(RecurrentNeuralNetworks)中文名又称之为：循环神经网络（原来还有一个递归神经网络，也叫RNN，搞得我有点混了，菜...
[Tensorflow] RNN - 02. Movie Review Sentiment Prediction with LSTM
From: PredictingMovieReviewSentimentwithTensorFlowandTensorBoardRef: http://www.cnblogs.com/libinggen/p/6939577.htmlRef:https://machinelearningmastery...
TensorFlow之RNN：堆叠RNN、LSTM、GRU及双向LSTM
RNN（RecurrentNeuralNetworks，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...
使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度方式
对于单个的RNNCell，使用色的call函数进行运算时，只是在序列时间上前进了一步。如使用x1、ho得到此h1，通过x2、h1 得到h2 等。 tf.nn.dynamic_rnn的作用：如果序列长度为n，要调用n次call函数，比较麻烦。对此，TensorFlow提供了一个tf.nn.dynami...
解读tensorflow之rnn 的示例 ptb_word_lm.py
这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做，但是google了半天，发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了，仅有的几个教程讲的又过于简单。没办法，只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了。本文研究的代码主体来自官方源码ptb-word-lm。但是，如果你直接运行这个代码，...
“你什么意思”之基于RNN的语义槽填充(Pytorch实现)
1.概况1.1任务口语理解（SpokenLanguageUnderstanding,SLU）作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域，其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图。SLU是口语对话系统（SpokenDialogSystems）的一个非常关键的环节。下图展示了口语对话系统的主要...
【深度学习篇】---CNN和RNN结合与对比，实例讲解
一、前述CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁*，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。二、CNN与RNN对比1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图2、相同点： 2.1.传统神经网络的扩展。 2.2.前向计算产生结果，反向计算模型更新。 2...
基础篇|一文搞懂RNN（循环神经网络）
基础篇|一文搞懂RNN（循环神经网络）https://mp.weixin.qq.com/s/va1gmavl2ZESgnM7biORQg神经网络基础神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x...