王摇摆
王摇摆

初识RNN1

RNN网络架构解读

神经网络中的另一个重要分支-RNN

递归神经网络，在传统神经网络上进行改进

网络能否学到时间相关性的影响？

  • 输出层
  • 隐藏层
  • 输入层

初识RNN1_第1张图片

  • 将原来的特征再次利用
  • 特征在时序上呈现相关性
  • x2,和x1同时传入到隐藏层，进行运算

应用领域

  • CNN-CV计算机视觉
  • RNN-NPL自然语言处理

计算过程

  • 构建时间序列
    • 必要时自己创建时间序列
  • 得到中间输出结果h0,1,2,3
  • 应该用ht，把所有特征全部综合得到的结果。

单词如何做编码

做一种编码的方式，word rec
把数据转换成为三维向量，并且按照时间顺序进行排列

LSTM

RNN网络是当前比较典型的代表

  • 序列从0到1万。RNN结果最后一个结果会把前面的结果全都记忆下来
  • 记忆太多，就容易出现误差

LSTM

  • C控制参数：持续进行维护和更新
  • 决定什么样的信息会进行遗忘
  • 经过计算决定丢弃什么信息
  • It要保留下来的新信息a
  • Ct新数据形成的控制参数

初识RNN1_第2张图片

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    多维数组和对象数组一样处理，例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示，直到数组变为一维的，且里面元素为基本类型，去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。 Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata) { jint i,j; int s
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