机器学习 课件 11.2循环神经网络的训练.pdf
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循环神经网络的训练
反向传播算法——链式法则
局部梯度
梯度
反向传播算法——参数更新
=−
1
训练的参数，学习率，损失函数，
为损失函数在的梯度
随时间反向传播（BPTT）
简记为
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随时间反向传播（BPTT）
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3=333
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循环神经网络结构
循环神经网络
循环神经网络
•语言建模
•根据前几个词预测下一个词
人工神经网络是对生物神经网络的模
a)拟b)型
c)学d)好
循环神经网络
循环神经网络
•网络结构输出层
ℎ=++
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隐藏层延迟器
−
输入层
循环神经网络
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机器学习 课件 第8章 神经网络.pptx
第8章神经网络
课程学习内容8.1神经网络的概念8.2神经网络的算法原理8.3基于Python的神经网络实例8.4基于Spark的神经网络实例
8.1神经网络的概念 神经元抽象为近似为一个多输入、单输出的系统，它接受多个信号后进行处理，再向外输出。其抽象化的模型如图
8.1神经网络的概念?
8.1神经网络的概念 现代神经网络是由多个神经元组成的分层网状结构的，由输入层、隐含层和输出层组成，如图所示，每一个圆圈代表一个神经元。通过复杂网络结构，神经网络可以很容易地处理非线性分类问题。与线性分类不同，非线性分类问题的分类边界是非线性函数。面对非线性分类问题，如语言分析、图像识别、视频分析、目标检测
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机器学习技术中的循环神经网络模型介绍
一、循环神经网络概述
循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种特殊的人工神经网络模型，它能够处理序列数据，如时间序列、文本、语音等。与传统的神经网络不同，RNN具有记忆能力，能够通过循环连接来存储和处理序列中的历史信息。这种特性使得RNN在处理长序列数据时具有优势，能够捕捉到序列中的长期依赖关系。
在循环神经网络的发展历程中，许多研究者提出了不同的变体来改进其性能和解决存在的问题。例如，长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，
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《机器学习与Python实践》课件_12-循环神经网络.pptx
01;;1.1、前馈神经网络的限制;1.2、RNN的意义;;2.1、序列;语音识别：;2.2、RNN的结构和原理; 按时间线将RNN展开就得到了下图结构。
可以将RNN看作不同时刻共享权值的前馈神经网络，通过上一时刻隐藏层连接到下一时刻隐藏层的边连接不同时刻的前馈神经网络。; 在时刻t，隐藏层h接收来自两方面的输入，分别为网络前一时刻的隐藏层输出值ht－1和当前的输入层输入数据xt，以此来计算当前时刻的隐藏层的输出值ht。t-1时刻的输入xt－1可以在之后通过循环结构影响t时刻的输出。ht和ot的计算如下：; ;2.3、RNN存在的问题;RNN常用的两种激活函数sigmoid()和tanh()
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4循环神经网络
目录|CONTENTS循环神经网络结构1循环神经网络的训练2双向循环神经网络与深度循环神经网络3长短期记忆网络4门控循环单元567递归神经网络双向长短期记忆网络与双向门控循环单元
循环神经网络（recurrentneuralnetworks，RNN）是深度学习中的一个重要分支，它处理历史数据和对记忆进行建模，并随时间动态调整自身的状态，通常适用于处理时间、空间序列上有强关联的信息。从生物神经学角度，循环神经网络可以认为是对生物神经系统环式链接（recurrentconnection）的简单模拟，而这种环式链接在新大脑皮质中是普遍存在的。循环神经网络求解损失函数的参数梯度有很多种
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第三章循环神经网络;PowerPoint演示文稿;PowerPoint演示文稿;循环神经网络的起源与发展;循环神经网络的起源与发展;循环神经网络的起源与发展;循环神经网络的起源与发展;循环神经网络的起源与发展;循环神经网络的起源与发展;PowerPoint演示文稿;为什么需要RNN;循环神经网络的定义;RNN的一般结构;RNN的一般结构;Sigmoid激活函数;Tanh激活函数;Softmax函数;RNN训练算法-BPTT;RNN训练算法-BPTT;RNN训练算法-BPTT;RNN训练算法-BPTT;RNN训练算法-BPTT;RNN训练算法-BPTT;PowerPoint演示文稿;RNN的梯度
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深度学习之循环神经网络;目录
1：深度学习发展史
2：从神经网络到深度学习
3：循环神经网络基础
4：自然语言处理基础（扩充知识）
;1：深度学习发展史
;深度学习发展史;深度学习（多层神经网络）;synapse;;;最简单的神经网络：
Perceptrons;Single Layer Perceptrons;两类样本：白色和黑色
分类错误的样本用红色轮廓
目标：分类正确所有样本，直到没有红色轮廓的样本。;Single Layer Perceptrons：局限性;;;2：从神经网络到深度学习;神经网络;深度学习思想起源：人脑视觉机理;
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高层的特征是低层特征
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计算耗时，难以训练
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每个像素和其周围像素的联
问题：系较紧密，和距离远像素的
联系较小。参数共享
n网络层数限制，网络层数下采样
越多其表达能力越强，但是
通过梯度下降方法训练深度
全连接神经网络很困难。
卷积神经网络
卷积神经网络的产生背景
n维数太大，计算耗时，难以训练
10^4100
n缺乏利用像素间位置信息：每个像素和其周围像素
问题：的联系较紧密，距离远像素的联系较小。
n网络层数限制：网络层数越多其表达能力越强，但
是通过梯度下降方
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为损失函数在的梯度
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4
0
4
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0
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Python神经网络与机器学习.pdf
[General Information]
书名=神经网络与机器学习（原书第3版）
作者=（加）海金著
页数=572
SS号
出版日期=2011.03
前言
目录
第0章 导言
0.1什么是神经网络
0.2人类大脑
0.3神经元模型
0.4被看作有向图的神经网络
0.5反馈
0.6网络结构
0.7知识表示
0.8学习过程
0.9学习任务
0.10结束语
注释和参考文献
第1章Rosenblatt感知器
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《人工智能与机器学习》实 验 报 告年级__ xxxx__________专业________xxxxxx_____ _____学号____________631507xxxx___________姓名_____________gllh________________日期___________2018-5-25 __实验七 神经网络算法一、实验目的1、要求掌握神经网络算法的基本原理、了解神经网络算法的执行过程。2、在此基础上，利用多层神经网络算法对给定样本数据实现分类。实验类型：验证性计划课间：2学时二、实验内容 1、了解神经网络算法的网络结构 2、了解神经网络的反向传播过程； 3、对给定样
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Chapter 11 Stochastic Methods Rooted in the Statistical Mechanics;Figure 11.1 A periodic recurrent Markov chain with d = 3.;Figure 11.2 State-transition diagram of Markov chain for Example 1: The states x1 and x2 and may be identified as up-to-date behind, respectively.;Figure 11.3 State-tran
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神经元：生物学上的神经元
人工神经元是对生物神经元的简化和模拟。生物神经元由细胞体、树突和轴突这三部分组成，如图所示。树突是细胞的输入端，通过细胞间连接的节点“突触”接触四周细胞传出的神经冲动，轴突相当于细胞的输出端，其端部的众多神经末梢为信号的输出端子，用于传出神经冲动。生物神经元具有兴奋和抑制两种工作状态。当传入的神经冲动，使细胞膜电位升高到阈值(约为40mV)时，细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出。相反，若传入的神经冲动，使细胞膜电位降到低于阈时，细胞进入抑制状态，没有神经冲动输出。
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*************问答系统问答系统是指能够回答用户问题的系统。RNN可以通过学习文本数据中的语义信息来回答用户的问答。例如，RNN可以根据用户提出的问题从文本数据中提取相关信息，并给出准确的答案。RNN在语音识别中的应用RNN在语音识别领域也有着广泛的应用，例如端到端语音识别、语音合成等。RNN能够有效地理解语音数据的声学特征，从而能够提高模型的性能。端到端语音识别端到端语音识别是指直接将语音数据输入到模型中，输出文本结果。RNN可以通过学习语音数据中的声学特征和文本数据之间的对应关系来进行端到端语音识别。例如，RNN可以将语音信号直接转换为文本，而无需进行中间步骤。语音合成语音合成是