发表服务
RecurrentNeuralNetworkregularization简单回顾LSTM照例先规定符号含义，我们此处默认指多层RNN网络。规定hlt∈Rnhtl∈Rnh^l_t\in{R^n}表示第lll层ttt时间步的因状态，维度为n,当l=0l=0l=0时，h0tht0h^0_t表示ttt时刻的外部输入；因为LSTM网络中使用全连接网络作为常规操作，全连接的数学表达…
等号右边是RNN的展开形式。由于RNN一般用来处理序列信息，因此下文说明时都以时间序列来举例，解释。等号右边的等价RNN网络中最初始的输入是x0，输出是h0，这代表着0时刻RNN网络的输入为x0，输出为h0，网络神经元在0时刻的状态保存在A...
normal高斯分布初始化：w=np.random.randn(n_in,n_out)*stdev#stdev为高斯分布的标准差，均值设为0Xavier初始法，适用于普通激活函数(tanh,sigmoid)：stdev=np.sqrt(n)He初始化，适用于ReLU：stdev=np.sqrt(2/n)svd初始化：对RNN有比较好的效果
深度学习——RNN(2)双向RNN深度RNN几种变种。#开始网络构建#2.定义CellAPI返回值：(outputs,output_states)=>outputs存储网络的输出信息，output_states存储网络的细胞状态信息cell_fw=lstm_cell_fw,cell_bw=gru_cell_bw,inputs=X,initial...
RecurrentNeuralNetworkregularization简单回顾LSTM照例先规定符号含义，我们此处默认指多层RNN网络。规定hlt∈Rnhtl∈Rnh^l_t\in{R^n}表示第lll层ttt时间步的因状态，维度为n,当l=0l=0l=0时，h0tht0h^0_t表示ttt时刻的外部输入；因为LSTM网络中使用全连接网络作为常规操作，全连接的数学表达…
等号右边是RNN的展开形式。由于RNN一般用来处理序列信息，因此下文说明时都以时间序列来举例，解释。等号右边的等价RNN网络中最初始的输入是x0，输出是h0，这代表着0时刻RNN网络的输入为x0，输出为h0，网络神经元在0时刻的状态保存在A...
normal高斯分布初始化：w=np.random.randn(n_in,n_out)*stdev#stdev为高斯分布的标准差，均值设为0Xavier初始法，适用于普通激活函数(tanh,sigmoid)：stdev=np.sqrt(n)He初始化，适用于ReLU：stdev=np.sqrt(2/n)svd初始化：对RNN有比较好的效果
深度学习——RNN(2)双向RNN深度RNN几种变种。#开始网络构建#2.定义CellAPI返回值：(outputs,output_states)=>outputs存储网络的输出信息，output_states存储网络的细胞状态信息cell_fw=lstm_cell_fw,cell_bw=gru_cell_bw,inputs=X,initial...
发表服务