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  • TensorFlow循环神经网络

    实验目的

    1.了解循环神经网络的原理

    2.掌握循环神经网络的操作

    实验原理

    RNN的网络结构及原理

    RNNs包含输入单元(Input units),输入集标记为{x0,x1,...,xt,xt+1,...},而输出单元(Output units)的输出集则被标记为{y0,y1,...,yt,yt+1.,..}RNNs还包含隐藏单元(Hidden units),我们将其输出集标记为{h0,h1,...,ht,ht+1,...},这些隐藏单元完成了最为主要的工作。

    它的网络结构如下:

     

    各个变量的含义:

     

    展开以后形式:

     

    其中每个圆圈可以看作是一个单元,而且每个单元做的事情也是一样的,因此可以折叠成左半图的样子。用一句话解释RNN,就是一个单元结构重复使用。

    RNN是一个序列到序列的模型,假设xt-1,xt,xt+1是一个输入:我是中国,那么ot-1,ot就应该对应中国这两个,预测下一个词最有可能是什么?就是ot+1应该是的概率比较大。

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