循環神經網絡與自然語言處寒小2018-主要內 循環神經網多種BPTT 細胞”與七 深度學習第4

循環神經網絡經典應o模 七 深度學習第4

循環神經網絡經典應o模仿linux七 深度學習第4

循環神經網絡經典應o七 深度學習第4

循環神經網絡經典應o七 深度學習第4

循環神經網絡與應oImagetotext/七 深度學習第4

神經網絡到循環神經網七 深度學習第4

循環神經網 RNN引入 七 深度學習第4

循環神經網絡之結七 深度學習第4

循環神經網絡之結Xt是時間t處的輸St是時間t處的 ”，St=f(UXt+WSt?1)，f可以是tanh七 深度學習第4

循環神經網絡之結構 輸出Ot由當前時間及之前所有的 七 深度學習第4

七 深度學習第4

不同類型的雙向直觀理解：雙向RNN疊七 深度學習第4

不同類型的雙向和雙向RNN的區別是每一步/每個時間點我們設定多層結七 深度學習第4

MLP(DNN)與CNN用BPBPTT和BP是一個思路，只不過既然有step，就和時間t有關七 深度學習第4

七 深度學習第4

七 深度學習第4

簡單imageto七 深度學習第4

簡單imageto七 深度學習第4

COCO數據集??5句話描述/七 深度學習第4

p七 深度學習第4

循環神經網絡之前面提到的RNN解決了，對之前的信息保存的問n看 nn很可惜隨著時間間隔不斷增大時，RNN會喪失學習到連n也就是說， n七 深度學習第4

循環神經網絡之LSTM是RNN一種，大體結構幾乎一樣。區別是 七 深度學習第4

循環神經網絡之 之前提到的RNN結構如七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

循環神經網絡之 七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

循環神經網絡之 LSTMo 七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

循環神經網絡之 七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

循環神經網絡之 o細胞狀態類似于傳送帶。直接在整個鏈上運行，只有一些 七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

循環神經網絡之通過“門”讓信息選擇性通過，來去除或者增加信息到細胞包含一個sigmoid神經網絡層個pointwiseSigmoid層輸出0到1之間的概率值，描述每個部分有多少量可以通0代表“不許任何量通過”，1就指“允許任意量通七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的幾個關鍵“門”與操第1七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的幾個關鍵“門”與操?Sigmoid 七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的幾個關鍵“門”與操?更新Ct-1為把舊狀態與ft 七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的幾個關鍵“門”與操 首先運行一個sigmoid層來確定細胞sigmoid 比如我們可能需要單復數信息來確定輸出“他”還是“他七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的變變種?增加“peephole?七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的變變種?coupled?七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

GatedRecurrentUnitGRU)，2014