之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢,但其有一劣势,无论是人类的视觉神经还是听觉神经,所接受到的都是一个连续的序列,使用CNN相当于割裂了前后的联系。从而诞生了专门为处理序列的Recurrent
RNN简介 RNN 不同于传统神经网络的感知机的最大特征就是跟时间挂上钩,即包含了一个循环的网络,就是下一时间的结果不仅受下一时间的输入的影响,也受上一时间输出的影响,进一步地说就是信息具有持久的影响
RNN是一个循环递归网络,因此在t时刻,网络的输出误差不仅与t时刻的隐含状态有关,也与t时刻之前的所有时刻的隐含状态有关。这一特点,正表明RNN相比传统的隐马尔科夫模型的优势是它充分考虑了历史所有时刻
RNN是一个图灵完全的模型,便意味着只要设计好RNN的外部存储机制,RNN模型的应用之广泛将远超我们的想象。为了更好地了解时序模型,从这期开始谈谈以RNN为核心的可扩展时序模型的研究状况及应用。 在神
长短期记忆模型LSTM 首先想,为什么RNN的记忆性不够?我们可以把梯度消失问题转换成比较形象的解释,例如可能是输入权重Win没有很好地过滤掉输入噪音,还有可能是输出权重W_out没有很好地输出有用的
参照 char-rnn-tensorflow,使用RNN的字符模型,学习并生成古诗。 准备环境 tensorflow 训练 python train.py在使用GPU的情况下,两个小时内即可
前言 好久没有更新专栏,今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现,我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq,主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构。 最基础的Seq2Seq
在 系列 一 的教程中,我们想继续有关股票价格预测的主题,并赋予在系列1中建立的具有对多个股票做出响应能力的RNN。 为了区分不同价格序列之间相关的模式,我们使用股票信号嵌入向量作为输入的一部分。
概述 我们将解释如何建立一个有LSTM单元的RNN模型来预测S&P500指数的价格。 数据集可以从Yahoo!下载。 在例子中,使用了从1950年1月3日(Yahoo! Finance可以追溯到的最大