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...
[深度学习入门]什么是神经网络?[神经网络的架构、工作、激活函数]
一、前言 在大多数资料中,神经网络都被描述成某种正向传播的矩阵乘法。而本篇博文通过将神经网络描述为某种计算单元,以一种更加简单易懂的方式介绍神经网络的功能及应用。二、神经网络的架构——以手写数字识别 广义上讲,神经网络就是要在输入数据中找寻某种规律,就像这个经典的例子:手写数字识别。即给定一个手写数字图像,如何识别图像中的是数字几呢?神经网络通过对大量带标签图像的训练,找....
深度学习基础入门篇-序列模型[11]:循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解
深度学习基础入门篇-序列模型[11]:循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解 1.循环神经网络 RNN 生活中,我们经常会遇到或者使用一些时序信号,比如自然语言语音,自然语言文本。以自然语言文本为例,完整的一句话中各个字符之间是有时序关系的,各个字符顺序的调换有可能变成语义完全不同的两句话,就像下面这个句子: 张三非常生气,冲动之下打了李四 ...
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