人人都能用Python写出LSTM-RNN的代码！[你的神经网络学习最佳起步]

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0. 前言

本文翻译自博客：
iamtrask.github.io ，这次翻译已经获得trask本人的同意与支持，在此特别感谢trask。本文属于作者一边学习一边翻译的作品，所以在用词、理论方面难免会出现很多错误，假如您发现错误或者不合适的地方，可以给我留言，谢谢！

1. 概要

我的最佳学习法就是通过玩具代码，一边调试一边学习理论。这篇博客通过一个非常简单的python玩具代码来讲解递归神经网络。

那么依旧是废话少说，放‘码’过来！

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import copy, numpy as np

np.random.seed(0)

# compute sigmoid nonlinearity

def sigmoid(x):

output = 1/(1+np.exp(-x))

return output

# convert output of sigmoid function to its derivative

def sigmoid_output_to_derivative(output):

return output*(1-output)

# training dataset generation

int2binary = {}

binary_dim = 8

largest_number = pow(2,binary_dim)

binary = np.unpackbits(

np.array([range(largest_number)],dtype=np.uint8).T,axis=1)

for i in range(largest_number):

int2binary[i] = binary[i]

# input variables

alpha = 0.1

input_dim = 2

hidden_dim = 16

output_dim = 1

# initialize neural network weights

synapse_0 = 2*np.random.random((input_dim,hidden_dim)) - 1

synapse_1 = 2*np.random.random((hidden_dim,output_dim)) - 1

synapse_h = 2*np.random.random((hidden_dim,hidden_dim)) - 1

synapse_0_update = np.zeros_like(synapse_0)

synapse_1_update = np.zeros_like(synapse_1)

synapse_h_update = np.zeros_like(synapse_h)

# training logic

for j in range(10000):

# generate a simple addition problem (a + b = c)

a_int = np.random.randint(largest_number/2) # int version

a = int2binary[a_int] # binary encoding

b_int = np.random.randint(largest_number/2) # int version

b = int2binary[b_int] # binary encoding

# true answer

c_int = a_int +b1a2e06692843524-48"> # true answer

c_int = a_int +者不合适的地方，可以给我留言，谢谢！