Seq2Seq的建模解释和Keras中Simple RNN Cell的计算及其代码示例

RNN的应用有很多,尤其是两个RNN组成的Seq2Seq结构,在时序预测、自然语言处理等方面有很大的用处,而每个RNN中一个节点是一个Cell,它是RNN中的基本结构。本文从如何使用RNN建模数据开始,重点解释RNN中Cell的结构,以及Keras中Cell相关的输入输出及其维度。我已经尽量解释了每个变量,但可能也有忽略,因此可能对RNN之前有一定了解的人会更友好,本文最主要的目的是描述Keras中RNNcell的参数以及输入输出的两个注意点。如有问题也欢迎指出,我会进行修改。

小木 596 2020/07/12 21:25:13 Keras/RNN/Seq2Seq/SimpleRNNCell/深度学习
深度学习之Encoder-Decoder架构

深度学习中Sequence to Sequence (Seq2Seq) 模型的目标是将一个序列转换成另一个序列。包括机器翻译(machine translate)、会话识别(speech recognition)和时间序列预测(time series forcasting)等任务都可以理解成是Seq2Seq任务。RNN(Recurrent Neural Networks)是深度学习中最基本的序列模型。

小木 5002 2019/03/19 11:19:04 Encoder-Decoder/RNN/Seq2Seq/深度学习