问题深度学习卷积神经网络最近得到了很好的发展，由于深度学习可以捕捉到有用的特征，其在图像处理领域取得了很好的效果；然而， 这种效果很大程度上得益于新的神经网络结构的出现，如ResNet、Inception、DenseNet等等。但设计出高性能的神经网络需要大量的专业知识与反复试验，成本极高，限制了神经网络在很多问题上的应用；尽管各种神经网络模型层出不穷，但往往模型性能越高，对超参数的要求也越来越严
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2023-08-21 09:22:30
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循环神经网络介绍结构介绍循环神经网络 RNN 的基本结构是 BP 网络的结构，也是有输入层，隐藏层和输出层。只不过在 RNN 中隐藏层的输出不仅可以传到输出层，并且还可以传给下一个时刻的隐藏层，如下图所示：注意：整个RNN结构是共享一组W、U、V、b的，这个RNN结构的一个重要特性。RNN 的结构可以展开为右边的结构，其中 为输入信号， 为t-1时刻的输入信号， 为 t 时刻的输入信号， 为
第四章.神经网络 4.3 BP神经网络 BP神经网络(误差反向传播算法)是整个人工神经网络体系中的精华，广泛应用于分类识别，逼近，回归，压缩等领域，在实际应用中，大约80%的神经网络模型都采用BP网络或BP网络的变化形式。网络结构公式激活函数 这三个激活函数（Sigmoid，Tanh，Softsign）都存在一个问题，这几个函数的导数几乎都是小于1的，卷积层最多可以有5，6层，层数太多可能无法正
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2023-08-31 07:29:15
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1、RNN的简单介绍 我们前面提到的无论是人工神经网络还是CNN卷积神经网络，他们的前提都是：元素之间是相互独立的，前一个输入与后一个输入是没有关系的。但现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如：某人说：我喜欢美食，其中最喜欢吃的是肉蟹煲，以后有钱了一定要每天吃___.这里填空，人应该都知道是填“肉蟹煲“。因为我们是
文章目录老铁们✌，重要通知?！福利来了！！！?1.NN2.CNN3.RNN3.1 RNNs训练和传统ANN训练异同点？3.2 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大?3.3 RNN中为什么会出现梯度消失？3.4 如何解决RNN中的梯度消失问题？3.5 CNN VS RNN3.6 Keras搭建RNN 老铁们✌，重要通知?！福利来了！！！?【计算机视觉 复习流程剖析及面试题详解 】【深度学习算法
1. 前言循环神经网络（recurrent neural network）源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络。传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征，使得基于传统机器学习的图像识别、 语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈。而基于全连接神经网络的方法也 存在参数太多、无法利用数据中时间序列信息等问题。随着更加有效的循环神经网络结构被不断提出，
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2023-11-07 06:25:44
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1、RNN的背景 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问题的时候我们发现，现实问题中存在着很多序列型的数据（文本、语音以及视频等），现实场景如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的，以及我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。&nbs
针对Math老师提到的《MATLAB时间序列神经网络训练好以后怎么预测》MATLAB时间序列神经网络训练好以后怎么预测 – MATLAB中文论坛 (ilovematlab.cn)https://www.ilovematlab.cn/thread-132940-1-1.html通过仔细的探索终于把所有东西都理清楚了，在这里自我记录和分享给大家。另外我需要把我之前的博客全部整理了一下，该删的删。因为一
论文解读：《RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION》1.RNN简介2.LSTM 网络3.论文解读3.1 文章概述3.2 介绍（RNN详情见上文）3.3 相关工作3.3.1 LSMT单元3.3.2 具有 Dropout 的正则化3.4 实验3.4.1 语言建模3.4.2 语音识别3.4.3 机器翻译3.4.4 图像字幕3.5 结论参考： 1.RNN简介RNN
1. 前言 循环神经网络（recurrent neural network）源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络。 传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征，使得基于传统机器学习的图像识别、语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈。而基于全连接神经网络的方法也存在参数太多、无法利用数据中时间序列信息等问题。随着更加有效的循环神经网络结构被不断提
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2023-07-08 17:17:50
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Inception Net引入的Inception 结构块 在同一层网络内 使用了 不同尺寸的卷积核，提升了模型感知力。 使用了 批标准化，缓解梯度消失问题。其 核心 为 其 基本单元 inception结构块。 inception v1 又称为googlenet inception v2 inception v3 inception v5inception 在同一层网络中，使用了不同尺寸的卷积核
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2023-07-26 23:22:52
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RNN（递归神经网络） 我们知道人类并不是从零开始思考东西，就像你读这篇文章的时候，你对每个字的理解都是建立在前几个字上面。你读完每个字后并不是直接丢弃然后又从零开始读下一个字，因为你的思想是具有持续性的，很多东西你要通过上下文才能理解。然而传统的神经网络并不能做到持续记忆理解这一点，这是传统神经网络的主要缺点。举个例子，你打算使用传统的神经网络去对电影里每个时间点发生的事情进行分类的时候，传统
RNN（Recurrent Neural Network），又称循环神经网络。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，所谓的序列数据就是指这一些列的数据其前后的输入数据是有关联的，序列前面的数据特征有可能影响到序列后面的数据。如文字数据“我喜欢吃苹果”，在“我喜欢”的后面最有可能加的是名词或者动词，这就是所谓的序
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2023-10-20 22:42:55
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神经网络算法起源于人们对大脑的研究，是模拟大脑学习功能的算法。 脑科学中有一个假说——one learning algorithm。就是说大脑中负责躯体感觉的脑细胞，如果你将它连接到眼睛上，或者用视觉传感器给它
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2023-08-11 16:52:04
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RNN（循环神经网络）基础神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：那么为什么需要RNN呢？ 传统神经网络只能单独处理一个个输入，前一个输入与后一个输入之间并没有关系，但是某些任务需要处理序列信息，即前面输入与后面输入存在联系。所以为了解决一些这样类似的问题，能够更好的处理序列的信息，RNN就诞生了。RNN结构如图为一个简单的循环神经
目录朴素RNN与LSTM从NN到RNNRNN结构LSTMRNN的扩展模型多层RNN双向RNN递归网络Recursive Network 注意：本篇是RNN的内容补充，关于RNN模型和BPTT可回顾：pytorch笔记本-第五课.语言模型 朴素RNN与LSTM从NN到RNN严格来说，全连接网络与卷积网络不适合对序列型数据进行建模，NN（Neural Networks）与ConvNN总是习惯将一个片
1.RNN怎么来的？ 循环神经网络的应用场景比较多，比如暂时能写论文，写程序，写诗，但是，（总是会有但是的），但是他们现在还不能正常使用，学习出来的东西没有逻辑，所以要想真正让它更有用，路还很远。 这是一般的神经网络应该有的结构： 既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？ 
前言明明研究方向是图形学，现在也开始朝着深度学习卷了。以前或多或少了解和使用过一些深度学习方法，但都是处于一知半解的状态，现在开始系统地学习各种深度学习的网络和方法，并记录下学习笔记。 神经元**神经网络（Neural Networks）**的定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应 [Kohonen, 1988]。
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2023-10-04 21:09:48
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概述神经网络最主要的作用是作为提取特征的工具，最终的分类并不是作为主要核心。人工神经网络也称为多层感知机，相当于将输入数据通过前面多个全连接层网络将原输入特征进行了一个非线性变换，将变换后的特征拿到最后一层的分类器去分类。神经网络是由多个神经元组成的拓扑结构，由多个层排列组成，每一层又堆叠了多个神经元。通常包括输入层，N个隐藏层，和输出层组成。输出层：分类任务中如果是二分类任务输出层只需要1个神经
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2023-09-01 11:07:11
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《深度学习》之 循环神经网络 原理 超详解一、简介二、结构3.1 循环结构3.2 RNN 结构三、训练算法四、基于 RNN 的语言模型例子1、首先，要把词表达为向量的形式：2、为了输出 “最可能” 的词，所以需要计算词典中每个词是当前词的下一个词的概率，再选择概率最大的那一个。3、为了让神经网络输出概率，就要用到 softmax 层作为输出层。 一、简介RNN的目的：处理序列数据。 在传统的
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2023-10-17 08:29:06
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