終於,我可以開始寫我的學習記錄了。度過了懵比時期,從啥都不知道,變成知道了一些些,很開心。
現在記錄一下,自己寫的一個簡單的RNN例子,自我總價,加深理解。
因爲自己學的不深,爲了避免誤導,這裏不做下定義,僅描述。詳細可以參考其他文章。
本文的目的:能夠使用TensorFlow搭建一個簡單的RNN模型。
所以RNN的概念什麼的,建議自己去學習,比如看看吳恩達老師的《深度學習》課程,在網頁雲課堂有的。
RNN的輸入輸出關係:
上標<t>,指的是輸入序列時刻。
其中a是RNN的隱藏層的輸出。
我們可以用這個a,來得到y。
構造模型
這個模型很簡單,可以將這個模型理解爲一個基本的神經網絡NN。
目的:將一句話,輸入到這個模型,模型能夠正確的給出輸出這句話。
爲了簡單,這句話只有1個字。因此輸入輸出序列長度都是1.
輸入:用1個數字來表示這個字。
輸出:用1個數字來表示。
樣本輸入:數字1
樣本輸出:數字1
樣本總是:1個。
RNN隱藏層激活項數:4個
RNN的層數:1層
畫一下圖方便理解:
未完待續。