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tensorflow 之循环神经网络

应用场景: 应用于语音识别 语音翻译 机器翻译 RNN RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)不仅会学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息。 由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式。在标准的RNNs中,这种重复模块有一种非常简单的结构。 那么S(t+1) = tanh( UX(t+1) + WS(t))。tanh激活函数图像如下: 激活函数tanh把状态S值映射到-1和1之间. RNN通过BPTT算法反向传播误差,它与BP相似,只不过与时间有关。RNN同样通过随机梯度下降(Stochastic gradient descent)算法使得代价函数(损失函数)值达到最小。 但是随着时间间隔不断增大时,RNN会丧失学习到连接很远的信息能力(梯度消失)。原因如下: RNN的激活函数tanh可以将所有值映射到-1至1之间,以及在利用梯度下降算法调优时利用链式法则,那么会造成很多个小于1的项连乘就很快的逼近零。 依赖于我们的激活函数和网络参数,也可能...

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