rnn-by-numpy:使用numpy实现rnn和语言模型

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rnn-by-numpy 使用numpy实现rnn和word-rnn 文章: 大部分代码来自这里 内容: 本仓库主要用numpy从头开始构建rnn结构,包括前向传播算法 反向传播算法 学习率 随机梯度下降; 实例:给定一个x来预测y,虽然这个没有实际意义,所以在这里主要目的是为了阐释rnn的算法 x: SENTENCE_START what are n't you understanding about this ? ! [0, 51, 27, 16, 10, 856, 53, 25, 34, 69] y: what are n't you understanding about this ? ! SENTENCE_END [51, 27, 16, 10, 856, 53, 25, 34, 69, 1] 这个思想就是word rnn,用来自动生成文本,例如写诗、写歌词等。。
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内容介绍
# rnn-by-numpy 使用numpy实现rnn和word-rnn 1. 文章: * [Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano](http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-2-implementing-a-language-model-rnn-with-python-numpy-and-theano/) * [一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation](https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html) * [RNNPythonTutorial](https://github.com/eublefar/RNNPythonTutorial) 大部分代码来自这里 2. 内容: 本仓库主要用numpy从头开始构建rnn结构,包括`前向传播算法` `反向传播算法` `学习率` `随机梯度下降`; ![rnn](https://github.com/yanqiangmiffy/rnn-by-numpy/blob/master/images/rnn.jpg) 3. 实例:给定一个x来预测y,虽然这个没有实际意义,所以在这里主要目的是为了阐释rnn的算法 ``` x: SENTENCE_START what are n't you understanding about this ? ! [0, 51, 27, 16, 10, 856, 53, 25, 34, 69] y: what are n't you understanding about this ? ! SENTENCE_END [51, 27, 16, 10, 856, 53, 25, 34, 69, 1] ``` 这个思想就是word rnn,用来自动生成文本,例如写诗、写歌词等。。
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