在前面我們知道了卷積神經網路的網路結構，並介紹了如何使用卷積神經網路解決影象識別問題。本章中將介紹另外一種常用的神經網路結構——迴圈神經網路（recurrent neural network rnn）以及迴圈神經網路中的乙個重要結構——長短時記憶網路（long short-term memory,lstm）。本章也將介紹迴圈神經網路在自然語言處理（natural language processing，nlp）問題以及時序分析問題中的應用，並給出具體的tensorflow程式來解決一些經典的問題。迴圈神經網路(recurrent neural network, rnn)源自於saratha sathasivam提出的霍普菲爾德網路。霍普菲爾德網路因為實現困難，在其提出時並沒有被合適地應用。該網路結構也於2023年後被全連線神經網路以及一些傳統的機器學習演算法所取代。然而，傳統的機器學習演算法非常依賴於人工提取的特徵，使得基於傳統機器學習的影象識別、語音識別以及自然語言處理等問題存在特徵提取的瓶頸。而基1.首先將介紹迴圈神經網路的基本知識並通過機器翻譯問題說明迴圈神經網路是如何被應用的。這一節將給出乙個具體的樣例來說明乙個最簡單的迴圈神經網路的前向傳播時是如何工作的。
2.將介紹迴圈神經網路中最重要的結構——長短時記憶網路（long short term memory,lstm）的網路結構。在這一節中將大致介紹lstm結構中的主要元素，並給出具體的tensorflow程式來實現乙個使用了lstm結構的迴圈神經網路。
3.接著將介紹一些常用的迴圈神經網路的變種。
4.最後將結合tensorflow對這些網路結構的支援，通過兩個經典的迴圈神經網路模型的應用案例，介紹如何針對語言模型和時序**兩個問題，設計和使用迴圈神經網路。
TensorFlow迴圈神經網路
實驗目的 1.了解迴圈神經網路的原理 2.掌握迴圈神經網路的操作 實驗原理 rnn的網路結構及原理 rnns包含輸入單元 input units 輸入集標記為 而輸出單元 output units 的輸出集則被標記為 rnns 還包含隱藏單元 hidden units 我們將其輸出集標記為 這些隱藏...
TensorFlow深度學習筆記 迴圈神經網路實踐
歡迎star，有問題可以到issue區討論 官方教程位址 text8中只包含27種字元 小寫的從a到z，以及空格符。如果把它打出來，讀起來就像是去掉了所有標點的wikipedia。用zipfile讀取zip內容為字串，並拆分成單詞list 用connections模組統計單詞數量並找出最常見的單詞 ...
Tensorflow建立迴圈神經網路
雖然已經接觸deep learning很長一段時間了，也看了很久rnn相關的 但是突然想用tensorflow實現一些功能的時候，突然發現絲毫沒有頭緒，找了一些資料，學習了一波，記錄一下。tensorflow由於不同的版本改動較大，在1.0版本之後，可以使用如下語句來建立乙個cell from te...