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什么是循环神经网络(RNN)如何使用它们?

时间:2021-12-19 00:40 点击次数:
  本文摘要:什么是循环神经网络(RNN),如何用于它们?本文所辩论的就是关于循环神经网络的基础内容,RNN是显得日益风行的深度自学模型。本文不想了解介绍其难懂的数学原理,而是目的让读者取得关于RNN的抽象化解读。 一般的循环神经网络信息 循环神经网络经常出现于20世纪80年代,最近由于网络设计的前进和图形处理单元上计算能力的提高,循环神经网络显得更加风行。这种网络特别是在是对序列数据十分简单,因为每个神经元或者单元能用它的内部存储来留存之前输出的涉及信息。

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什么是循环神经网络(RNN),如何用于它们?本文所辩论的就是关于循环神经网络的基础内容,RNN是显得日益风行的深度自学模型。本文不想了解介绍其难懂的数学原理,而是目的让读者取得关于RNN的抽象化解读。  一般的循环神经网络信息  循环神经网络经常出现于20世纪80年代,最近由于网络设计的前进和图形处理单元上计算能力的提高,循环神经网络显得更加风行。这种网络特别是在是对序列数据十分简单,因为每个神经元或者单元能用它的内部存储来留存之前输出的涉及信息。

在语言的案例中,Ihadwashedmyhouse这句话的意思与Ihadmyhousewashed大不相同。这就能让网络提供对该传达加深的解读。  注意到这点很最重要,因为当读者一个句子甚至是一个人时,你就是要从它之前的单词中明确提出每个词的语境。一个刮的循环神经网络  一个循环神经网络里有很多个环,这些环能容许带着信息通过神经元,同时在输出中加载它们。

  一个进行的循环神经网络  在这些图表中,xt是某些输出,A是这个循环神经网络的一部分,而ht是输入。基本上,你能输出句子中的词或者甚至是像xt这样的字符串中的字符,然后通过该循环神经网络它不会得出结论一个ht。  目标是用ht作为输入,并将它与你的测试数据(一般来说是原始数据的一个小子集)较为。

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然后你不会得出结论你的误差率。较为完了之后,有了误差率,你就能用于一种叫随时间偏移传播(BPTT)的技术。

BPTT回到检查这个网络,并基于误差率调整权重。这样也调整了这个网络,并让它自学去做到得更佳。


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