如何使用TensorFlow构建，训练和改进循环神经网络
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基本使用使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:使用图(graph)来表示计算任务.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图.使用tensor表示数据.通过变量(Variable)维护状态.使用Feed和fetch可以为任意的操作(arbitraryoperation)赋值或者从其中获取数据.综述TensorFlow是一个编程系统,使用图来表示计算任务.图中的节点被称之为op(operation的缩写).一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor.每个Tensor是一个类型化的多维数组.例如,你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,这四个维度分别是[batch,height,width,channels].一个TensorFlow图描述了计算的过程.为了进行计算,图必须在会话里被启动.会话将图的op分发到诸如cpu或GPU之类的设备上,同时提供执行op的方法.这些方法执行后,将产生的tensor返回.在Python语言中,返回的tensor是numpyndarray对象;在C和C++语言中,返回的tensor是tensorflow::Tensor实例.。
谷歌人工智能写作项目：爱发猫
神经网络算法实例说明有哪些？
在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等写作猫。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
学人工智能要学些什么？
、数学基础。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识，包括线性代数、概率论、最优化方法等。2、机器学习。
机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法，包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。3、人工神经网络。
作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习中，以模拟生物神经系统对真实世界的交互反应，并取得了良好的效果。
这一模块覆盖了神经网络中的基本概念，包括多层神经网络、前馈与反向传播、自组织神经网络等。4、深度学习。简而言之，深度学习就是包含多个中间层的神经网络，数据爆炸和计算力飙升推动了深度学习的崛起。
这一模块覆盖了深度学习的概念与实现，包括深度前馈网络、深度学习中的正则化、自编码器等。5、神经网络实例。在深度学习框架下，一些神经网络已经被用于各种应用场景，并取得了不俗的效果。
这一模块覆盖了几种神经网络实例，包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等。6、深度学习之外的人工智能。深度学习既有优点也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的补充。
这一模块覆盖了与深度学习无关的典型学习方法，包括概率图模型、集群智能、迁移学习、知识图谱等。7、应用场景。除了代替人类执行重复性的劳动，在诸多实际问题的处理中，人工智能也提供了有意义的尝试。
这一模块覆盖了人工智能技术在几类实际任务中的应用，包括计算机视觉、语音处理、对话系统等。
如何使用tensorflow构建，训练和改进循环神经网络
我们利用TensorFlow提供的tf.train.AdamOptimizer来控制学习速度。
AdamOptimizer通过使用动量（参数的移动平均数）来改善传统梯度下降，促进超参数动态调整。
我们可以通过创建标签错误率的摘要标量来跟踪丢失和错误率：#Createaplaceholderforthesummarystatisticswithtf.name_scope("accuracy"):#Computetheedit(Levenshtein)distanceofthetoppathdistance=tf.edit_distance((self.decoded[0],tf.int32),self.targets)#Computethelabelerrorrate(accuracy)=tf.reduce_mean(distance,name='label_error_rate')_placeholder=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[])self.train_ler_op=tf.summary.scalar("train_label_error_rate",_placeholder)self.dev_ler_op=tf.summary.scalar("validation_label_error_rate",_placeholder)self.test_ler_op=tf.summary.scalar("test_label_error_rate",_placeholder)如何改进RNN现在我们构建了一个简单的LSTMRNN网络，下一个问题是：如何继续改进它？
幸运的是，在开源社区里，很多大公司都开源了自己的最新语音识别模型。
在2016年9月，微软的论文《TheMicrosoft2016ConversationalSpeechRecognitionSystem》展示了在NIST200Switchboard数据中单系统残差网络错误率6.9%的新方式。
他们在卷积+循环神经网络上使用了几种不同的声学和语言模型。
微软的团队和其他研究人员在过去4年中做出的主要改进包括：在基于字符的RNN上使用语言模型使用卷积神经网络（CNN）从音频中获取特征使用多个RNN模型组合值得注意的是，在过去几十年里传统语音识别模型获得的研究成果，在目前的深度学习语音识别模型中仍然扮演着自己的角色。
修改自:AHistoricalPerspectiveofSpeechRecognition,XuedongHuang,JamesBaker,RajReddyCommunicationsoftheACM,Vol.57No.1,Pages94-103,2014训练你的第一个RNN模型在本教程的Github里，作者提供了一些介绍以帮助读者在TensorFlow中使用RNN和CTC损失函数训练端到端语音识别系统。
大部分事例数据来自LibriVox。
数据被分别存放于以下文件夹中：Train:train-clean-100-wav(5examples)Test:test-clean-wav(2examples)Dev:dev-clean-wav(2examples)当训练这些示例数据时，你会很快注意到训练数据的词错率（WER）会产生过拟合，而在测试和开发集中词错率则有85%左右。
词错率不是100%的原因在于每个字母有29种可能性（a-z、逗号、空格和空白），神经网络很快就能学会：某些字符（e，a，空格，r，s，t）比其他的更常见辅音-元音-辅音是英文的构词特征MFCC输入声音信号振幅特征的增加只与字母a-z有关。
CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？
如下：1、DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。
对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。2、CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神经网络。
3、RNN：神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出！
介绍神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。
早期感知机的推动者是Rosenblatt。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。
循环神经网络的反向传播
可以采用MATLAB软件中的神经网络工具箱来实现BP神经网络算法。BP神经网络的学习过程由前向计算过程、误差计算和误差反向传播过程组成。
双含隐层BP神经网络的MATLAB程序，由输入部分、计算部分、输出部分组成，其中输入部分包括网络参数与训练样本数据的输入、初始化权系、求输入输出模式各分量的平均值及标准差并作相应数据预处理、读入测试集样本数据并作相应数据预处理；计算部分包括正向计算、反向传播、计算各层权矩阵的增量、自适应和动量项修改各层权矩阵；输出部分包括显示网络最终状态及计算值与期望值之间的相对误差、输出测试集相应结果、显示训练，测试误差曲线。
常见的深度学习算法主要有哪些？
深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。
循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络。
生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一种深度学习模型，是最近两年十分热门的一种无监督学习算法。
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