迴圈神經網路(recurrent neural network, rnn)是用來建模序列化資料的一種主流深度學習模型。rnn將神經元序列起來，每個神經元能用它的內部變數儲存之間輸入的序列資訊來把整個序列濃縮成抽象表示，並據此進行分類或生成新的序列，解決了傳統前饋神經網路無法處理變長序列和難以捕捉序列中長距離的依賴關係的問題，基於此特點rnn在機器翻譯、序列標註、影象標註、推薦系統、智慧型聊天機械人和自動作詞作曲等取得了廣泛的應用，本文整理總結了網上和書上關於rnn的重要知識點，來幫助理解這個模型。
迴圈神經網路(rnn, recurrent neural networks)介紹
為什麼需要 rnn ？獨**值是什麼？
完全**rnn、rnn變體、seq2seq、attention機制
如何解決rnn梯度**和瀰散的問題？
rnn中為什麼使用使用tanh啟用，不用sigmoid、relu?
實現乙個用來執行加法的序列到序列學習模型
RNN迴圈神經網路
評測乙個句子出現的可能性 文字自動生成 rnn迴圈處理相同的任務，就是 句子接下來的單詞是什麼。rnn迴圈記錄前面所有文字的資訊 也叫做記憶 作為 當前詞的乙個輸入 1.語言模型和文字生成 語言模型中，輸入是經過編碼的詞向量序列，輸出是一系列 的詞 2.機器翻譯 機器翻譯必須等待所有輸入結束後才能輸...
迴圈神經網路 RNN
from torchnlp.word to vector import glove vectors glove vectors hello torch.nn.utils.clip grad norm p,10 10就是最大梯度的模閾值，即保留原來梯度的方向，但梯度大小縮放至10對與梯度瀰散現象，考慮...
RNN迴圈神經網路
神經網路基礎 神經網路可以當做是擬合任意函式的黑盒子，給定特定的輸入x,就能夠的得到希望的輸出y。神經網路結構如下圖 將神經網路模型訓練好之後，輸入層輸入乙個x，通過網路之後就能夠在輸出層輸出特定的y.有了這麼強大的模型，為什麼會出現rnn 迴圈神經網 它們單獨的乙個個的輸入，前乙個輸入和後乙個輸入...