循环神经网络算法,卷积神经网络算法

循环神经网络算法,卷积神经网络算法

循环神经网络(RNN)可以实现并行和序列计算，原则上可以计算任何传统计算机所能计算的东西。但和传统计算机不同的是，RNN与人类大脑有相似之处；人脑是一种由神经元通过上一篇文章[人工智能之循环神经网络(RNN)] 介绍，我们知道，RNN是一类功能强大的人工神经网络算法，RNN一个重要的优点在于，其能够在输入和输出序列之间的映射过程中利用上下文相关

RNN(Recurrent Neural Networks, 循环神经网络), 主要用来处理和预测序列数据。全连接或者卷积网络中，网络都是从输入到隐含层，再到输出层。层与层之间是全连接或者部分连接，每层相比于单向神经循环网络，双向循环神经网络在识别的正确率上有着更大的优势。实验证明，相比于单独的SGMM,DNN 等语音识别算法，双向循环神经网络算法对语音识别的错误率更低，

4. 详细介绍Clockwork RNNs(CW-RNNs,时钟频率驱动循环神经网络); 5. 基于Python和Theano对RNNs进行实现，包括一些常见的RNNs模型。不同于传统的FNNs(Feed-forward Neural Networks,RNN是深度学习算法的核心构件，为了更好的理解算法，我们从动机、结构，到反向传播和学习策略，逐步分析，然后不借助深度学习框架，实现RNN模型，再应用于时序数据的分析预测，验证这个模

目前循环神经网络算法应用主要应用在语音识别、机器翻译、文本分类、信息检索中。3 结论目前神经网络算法与图像识别技术融合已取得诸多成果，通过分析当前卷积神经网络如果时间步T=3也就是说一个句子中有一共有3个词，它们作为输入依次进入这个网络，就相当于把一个神经元拉伸成3个，s就是我们说的记忆，因为它把前面的信息都记录下来了。2.反向传播算

(1)前向计算每个神经元的输出值；(2)反向计算每个神经元的误差项值，它是误差函数E对神经元j的加权输入的偏导数；(3)计算每个权重的梯度。最后再用随机梯度下降算法更新权重。BPTT为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值呢？来看下面的公式，即RNN 的输出层o 和隐藏层s 的计算方法：如果反复把式2 带入到式1,将得到：这就是原因