今天老shi将给大家介绍深度学习中另外一种非常重要的神经网络类型——循环神经网络RNN，它最擅长处理序列问题！ 举个栗子，比如，老师说小明总是上课迟到，今天罚____打扫卫生。...最后是一个非常简单的文本分析RNN代码实践案例，有兴趣的同学可以跟着现实一下。下节课老shi准备给大家介绍非常常用的RNN变种LSTM和GRU，敬请期待！！...padding='post')print(x_train.shape, ' ', y_train.shape)print(x_test.shape, ' ', y_test.shape) def RNN_model...loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(), metrics=['accuracy'])return model model = RNN_model
Tensorflow2.0 Tensorflow 简介 Tensorflow是什么 Google开源软件库 采用数据流图,用于数值计算 支持多平台 GPU CPU 移动设备 最初用于深度学习...概率编程工具,Tensorflow Probability(v1.8) 2018年8月:Cloud Big Table 集成(v1.10) 2018年10月:侧重可用性的API改进(v1.12) 2019年:tensorflow2.0...logdir = r"D:\desktop\Workspace\PythonWorkSpace\Tensorflow2.0\Tensorflow2.0_谷歌\callbacks" if not...adam", metrics = ['accuracy']) logdir = r"D:\desktop\Workspace\PythonWorkSpace\Tensorflow2.0
写在前面的话 本公众号先后推出了由作者小猴锅倾力打造的Tensorflow2.0原创入门专栏以及上手实战专栏，均在发出后取得了不错的反响。...应广大粉丝要求，作者小猴锅继续以详尽易懂为第一原则推出了Tensorflow2.0实战强化专栏，定位为有过上述两个入门级别Tensorflow2.0专栏学习基础的童鞋们。...本专栏主要包含有五大项目，其中包含连个CNN实战项目、两个RNN实战项目以及一个深度强化学习（DRL）实战项目。希望对大家学习Tensorflow有进一步的帮助。...RNN实战强化项目：新闻文本分类 文本分类是自然语言处理中常见的一类任务，本项目使用的是清华大学提供的数据集“THUCNews”，该数据集包含了14个类别的新浪新闻数据。...RNN实战强化项目：聊天机器人 聊天机器人是一种基于自然语言处理相关技术和方法的人机交互方式，在虚拟助手（例如苹果的Siri、微软的Cortana、Google Duplex）、虚拟人物（微软小冰、Gowild
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
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
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
一，常用的内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError...
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。
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。
一：tf安装 清华源安装tf2.0测试版 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 -i https://pypi.tuna.t...
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。
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)
# 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))
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍：http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/50896554
强烈安利 Google的Colab，即使你没有一台很好的电脑，也能在这个平台上学习TensorFlow
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。
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。
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
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。
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