遞歸神經網絡
關注創建者：正一算法程序 創建時間：2020-06-29
遞歸神經網絡的視頻教程
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遞歸神經網絡的實例教程
為了處理這種類型的數據，提出了遞歸神經網絡的概念。它在結構上與其他人工神經網絡不同。當其他網絡在前饋過程或反向傳播過程中沿線性方向“行進”時，循環網絡遵循遞歸關系而不是前饋傳遞，并使用隨時間的反向傳播進行學習。
遞歸神經網絡由多個固定激活函數單元組成，每個時間步長一個。每個單元都有一個內部狀態，稱為單元的隱藏狀態。此隱藏狀態表示網絡當前在給定時間步中持有的過去知識。此隱藏狀態在每個時間步更新，以表示網絡對過去的了解的變化。使用以下遞歸關系更新隱藏狀態：
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注意：通常，要理解遞歸神經網絡的概念，它通常以展開的形式進行說明，本文將遵循此規范。在每個時間步，使用上面給出的遞歸關系計算新的隱藏狀態。這個新生成的 hidden state 確實用于生成一個新的 hidden state，依此類推。遞歸神經網絡的基本工作流程如下：
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請注意，這是h0網絡的初始隱藏狀態。通常，它是一個零向量，但它也可以有其他值。一種方法是將有關數據的假設編碼到網絡的初始隱藏狀態中。例如，對于確定知名人士發表的演講語氣的問題，該人過去演講的語氣可能會被編碼到初始隱藏狀態。另一種技術是將初始隱藏狀態設為可訓練參數。盡管這些技術對網絡增加了一點細微差別，但將隱藏狀態向量初始化為零通常是一個有效的選擇。
各經常性單位的工作：
將先前隱藏的狀態向量和當前輸入向量輸入。
請注意，由于隱藏狀態和當前輸入被視為向量，因此向量中的每個元素都放置在與其他維度正交的不同維度中。因此，當所涉及的元素為非零且元素位于同一維度時，每個元素與另一個元素相乘時，僅給出非零值。
元素級將隱藏狀態向量乘以隱藏狀態權重，并類似地執行當前輸入向量和當前輸入權重的元素性乘法。這將生成參數化的隱藏狀態向量和當前輸入向量。請注意，不同向量的權重存儲在可訓練權重矩陣中。
展開 什么是神經網絡？ ￥2
通過強化學習進行學習
通過與環境互動和以獎勵或懲罰的形式提供反饋，網絡獲得了知識。找到一種隨著時間的推移優化累積獎勵的政策或策略是該網絡的目標。這種經常用于游戲和決策應用程序。
神經網絡的類型
可以使用七種類型的神經網絡。
前饋神經網絡：前饋神經網絡是一種簡單的人工神經網絡架構，其中數據沿單個方向從輸入移動到輸出。它有 input、hidden 和 output 層;沒有反饋循環。其簡單的架構使其適用于許多應用程序，例如回歸和模式識別。
多層感知器 （MLP）：MLP 是一種具有三層或更多層的前饋神經網絡，包括一個輸入層、一個或多個隱藏層和一個輸出層。它使用非線性激活函數。
卷積神經網絡 （CNN）：卷積神經網絡 （CNN） 是一種專為圖像處理而設計的專用人工神經網絡。它采用卷積層從輸入圖像中自動學習分層特征，從而實現有效的圖像識別和分類。CNN 徹底改變了計算機視覺，在對象檢測和圖像分析等任務中發揮著關鍵作用。
遞歸神經網絡 （RNN）：一種用于順序數據處理的人工神經網絡類型稱為遞歸神經網絡 （RNN）。它適用于上下文依賴關系至關重要的應用程序，例如時間序列預測和自然語言處理，因為它利用反饋循環，使信息能夠在網絡中生存。
長短期記憶 （LSTM）：LSTM 是一種 RNN，旨在克服訓練 RNN 中的梯度消失問題。它使用存儲單元和門選擇性地讀取、寫入和擦除信息。
神經網絡的簡單實現
代碼案例
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展開 模塊化神經網絡： 模塊化神經網絡包含一組不同的神經網絡，這些神經網絡獨立工作以獲得輸出，它們之間沒有交互。與其他網絡相比，每個不同的神經網絡通過獲得獨特的輸入來執行不同的子任務。這種模塊化神經網絡的優勢在于，它將大型而復雜的計算過程分解成更小的組件，從而降低其復雜性，同時仍能獲得所需的輸出。
徑向基函數神經網絡： 徑向基函數是那些考慮點相對于中心的距離的函數。RBF 函數有兩層。在第一層中，輸入被映射到隱藏層中的所有 Radial 基函數，然后輸出層在下一步中計算輸出。徑向基函數網絡通常用于對代表任何潛在趨勢或函數的數據進行建模。
遞歸神經網絡： 遞歸神經網絡保存層的輸出并將此輸出反饋給輸入，以更好地預測層的結果。RNN 中的第一層與前饋神經網絡非常相似，遞歸神經網絡在計算出第一層的輸出后啟動。在這一層之后，每個單元都會記住上一步中的一些信息，以便它可以在執行計算時充當存儲單元。
人工神經網絡的應用
社交媒體： 人工神經網絡在社交媒體中被大量使用。例如，我們以 Facebook 上的“您可能認識的人” 功能為例，該功能會推薦您在現實生活中可能認識的人，以便您可以向他們發送加好友請求。嗯，這種神奇的效果是通過使用人工神經網絡來實現的，人工神經網絡會分析您的個人資料、您的興趣、您現在的朋友以及他們的朋友以及各種其他因素來計算您可能認識的人。 機器學習 在社交媒體中的另一個常見應用是 面部識別 .這是通過在人的臉上找到大約 100 個參考點，然后使用卷積神經網絡將它們與數據庫中已有的參考點進行匹配來完成的。
營銷和銷售： 當您登錄亞馬遜和 Flipkart 等電子商務網站時，他們會根據您之前的瀏覽歷史推薦您購買的產品。
展開 先決條件：遞歸神經網絡
為了解決深度遞歸神經網絡中的梯度消失和爆炸問題，開發了許多變體。其中最著名的之一是長短期記憶網絡 （LSTM）。從概念上講，LSTM 循環單元試圖 “記住” 到目前為止看到的所有過去知識，并 “忘記” 不相關的數據。這是通過引入不同的激活函數層（稱為“門”）來實現的，用于不同的目的。每個 LSTM 循環單元還維護一個稱為內部單元狀態的向量，該向量從概念上描述了選擇由前一個 LSTM 循環單元保留的信息。
LSTM 網絡是循環神經網絡 （RNN） 最常用的變體。LSTM 的關鍵組件是存儲單元和門（包括遺忘門和輸入門），存儲單元的內部內容由輸入門和遺忘門調制。假設兩個 segue he 都關閉了，那么記憶單元的內容在一個時間步和下一個時間步之間將保持不變。梯度門控結構允許信息在多個時間步中保留，因此也允許組流經多個時間步。這使得 LSTM 模型能夠正確克服大多數遞歸神經網絡模型發生的梯度消失。
長短期記憶網絡由四個不同的門組成，用于不同的目的，如下所述：-
1. 忘記門 （f）：在忘記門處，輸入與前一個輸出相結合，生成一個介于 0 和 1 之間的分數，它決定了需要保留多少前一個狀態（或者換句話說，應該忘記多少狀態）。然后，此輸出與前一個狀態相乘。注意：激活輸出 1.0 表示“記住所有內容”，激活輸出 0.0 表示“忘記所有內容”。從另一個角度來看，忘記門的更好名稱可能是 “remember gate”
2. 輸入門 （i）：Input gate 對與 forget gate 相同的信號進行操作，但這里的目標是決定哪些新信息將進入 LSTM 的狀態。input gate 的輸出（同樣是 0 和 1 之間的分數）乘以 tan h block 的輸出，該 block 產生必須添加到先前狀態的新值。
展開 先決條件：遞歸神經網絡
為了解決深度遞歸神經網絡中的梯度消失和爆炸問題，開發了許多變體。其中最著名的之一是長短期記憶網絡 （LSTM）。從概念上講，LSTM 循環單元試圖 “記住” 到目前為止看到的所有過去知識，并 “忘記” 不相關的數據。這是通過引入不同的激活函數層（稱為“門”）來實現的，用于不同的目的。每個 LSTM 循環單元還維護一個稱為內部單元狀態的向量，該向量從概念上描述了選擇由前一個 LSTM 循環單元保留的信息。
LSTM 網絡是循環神經網絡 （RNN） 最常用的變體。LSTM 的關鍵組件是存儲單元和門（包括遺忘門和輸入門），存儲單元的內部內容由輸入門和遺忘門調制。假設兩個 segue he 都關閉了，那么記憶單元的內容在一個時間步和下一個時間步之間將保持不變。梯度門控結構允許信息在多個時間步中保留，因此也允許組流經多個時間步。這使得 LSTM 模型能夠正確克服大多數遞歸神經網絡模型發生的梯度消失。
長短期記憶網絡由四個不同的門組成，用于不同的目的，如下所述：-
1. 忘記門 （f）：在忘記門處，輸入與前一個輸出相結合，生成一個介于 0 和 1 之間的分數，它決定了需要保留多少前一個狀態（或者換句話說，應該忘記多少狀態）。然后，此輸出與前一個狀態相乘。注意：激活輸出 1.0 表示“記住所有內容”，激活輸出 0.0 表示“忘記所有內容”。從另一個角度來看，忘記門的更好名稱可能是 “remember gate”
2. 輸入門 （i）：Input gate 對與 forget gate 相同的信號進行操作，但這里的目標是決定哪些新信息將進入 LSTM 的狀態。input gate 的輸出（同樣是 0 和 1 之間的分數）乘以 tan h block 的輸出，該 block 產生必須添加到先前狀態的新值。
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- 視頻格式：MP4 | 視頻編碼：h264，分辨率1920×1080 | 音頻編碼：AAC，采樣率44.1 KHz，雙聲道
- 難度級別：所有級別 | 類別：電子學習 | 語言：英語 | 時長：29講（5小時10分鐘） | 大小：2.4 GB
- 課程簡介：學習機器學習基礎，探索人工智能概念，并使用Python構建真實世界的神經網絡模型
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引言
在科學計算領域，COMSOL Multiphysics是一款強大的仿真軟件，能夠解決復雜的物理場問題。然而，其仿真過程往往需要大量計算資源和時間。為了提高效率，可以使用Python控制COMSOL，結合深度神經網絡（DNN）構建代理模型。
具體而言，Python腳本可以自動化COMSOL的仿真流程，生成訓練數據集。這些數據包括輸入參數（如幾何尺寸
卷積神經網絡 （CNN） 通過從圖像中自動學習特征的空間層次結構，徹底改變了計算機視覺領域。在本文中，我們將探討 CNN 的基本構建塊，并向您展示如何使用 TensorFlow 實現 CNN 模型。
CNN 的構建塊
CNN 由各層組成，每個層在處理和提取輸入圖像中的特征時執行特定任務。主要構建塊是：
卷積神經網絡架構
1. 卷積層
它接收一個輸入特征圖
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深度學習在這十年中一直在興起，其應用是如此廣泛和驚人，以至于幾乎很難相信它的進步僅僅短短幾年。深度學習的核心是一個基本的“單元”，它支配著它的架構，是的，就是神經網絡。
神經網絡架構由許多神經元或我們所說的激活單元組成，這個單元回路的作用是尋找數據中的潛在關系
遞歸神經網絡
它是最古老的網絡之一，創建于 1980 年代，但當時沒有計算機的計算能力，因此近年來它沒有成為眾人矚目的焦點，由于高生成數據和計算機的高計算能力，它變得非常流行。
RNN 的主要用途是它非常準確地用于序列和時間序列數據。
它是最強大的算法之一，它具有內部存儲器來存儲以前的數據。這是 RNN 結構中的主要關鍵特征之一。
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卷積神經網絡 （CNN） 是計算機視覺中常用的一種深度學習神經網絡架構。計算機視覺是人工智能的一個領域，它使計算機能夠理解和解釋圖像或視覺數據。
在機器學習方面，人工神經網絡表現非常出色。神經網絡用于各種數據集，如圖像、音頻和文本。不同類型的神經網絡用于不同的目的，例如，為了預測單詞序列，我們使用循環神經網絡，更準確地說是 LSTM，同樣，對于圖像分類
遞歸神經網絡： 遞歸神經網絡保存層的輸出并將此輸出反饋給輸入，以更好地預測層的結果。RNN 中的第一層與前饋神經網絡非常相似，遞歸神經網絡在計算出第一層的輸出后啟動。在這一層之后，每個單元都會記住上一步中的一些信息，以便它可以在執行計算時充當存儲單元。
人工神經網絡的應用
社交媒體： 人工神經網絡在社交媒體中被大量使用。
Perceptron 是最簡單的人工神經網絡架構之一，由 Frank Rosenblatt 于 1957 年提出。它主要用于二進制分類。
當時，統計機器學習和常規編程等傳統方法通常用于預測。盡管 Perceptron 模型是最簡單的人工神經網絡形式之一，但事實證明，該模型在解決特定分類問題方面非常有效，為 AI 和機器學習的進步奠定了基礎。
本文旨在提供感知器模型的基礎知識、其架構、工作原理和應用
另一方面，與卷積神經網絡 （CNN） 和遞歸神經網絡 （RNN） 等其他神經網絡類型相比，它們專門用于處理圖像、序列和其他高維數據等復雜數據結構，它們在深度學習中的使用頻率較低。
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MP4 |視頻：h264， 1920×1080 |音頻：AAC，44.1 KHz
語言：英語 |大小： 6.00 GB |時長： 14h 21m
在這個一體化深度學習訓練營中，使用 Python、PyTorch 和 TensorFlow 掌握神經網絡、DNN 和 CNN。
您將學
到什么 ? 機器學習的基礎知識。
? 神經網絡的基礎知識。
? 使用梯度下降算法訓練深度神經網絡
