0.背景RNN模型，特别是包含着门控制的如LSTM等模型，近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构。RNN层不但可以解决变长输入的问题，还能通过多层堆叠来增加网络的深度，提升表征能力和提升准确度。然而，标准的RNN（包括LSTM）受限于无法处理那些具有非常长的序列问题，例如文档分类或者字符级别的机器翻译；同样的，其也无法并行化的计算特征或者说，也无法同时针对文档不同部分状态进行计算。CNN模型，特
放射性物质研究所（1903）玛丽·居里这篇论文记录了她对镭、钋等放射性物质的发现，并因此获得1903年诺贝尔物理学奖，随后成为她未来研究的核心。她在1911年还获得了诺贝尔化学奖。2. 继电器和开关电路的符号分析（1937） 克劳德·香农克劳德·香农的论文据说是20世纪最有意义的论文，因为它奠定了一切与“数字技术”有关的基础。简而言之，香农的论文展示了一群0和1是如何变魔术的！3. 非合作博弈（
RMI实例分析
1.远程对象的本地接口声明（RMIOperate.java）
· 该类仅仅是一个接口声明，RMI客户机可以直接使用它，RMI服务器必须通过一个远程对象来实现它，并用某个专有的URL注册它的一个实例。
· 远程
Visualizing and Understanding Convolutional Networks
作者：Matthew D. Zeiler and Rob Fergus
文章是由Yann LeCun的学生Mathew所写。刚接触，文章仅供参考，错误的地方欢迎大家指出。1. 论文综述1.论文讲解什么问题为什么很多CNN模型可以在图像分类上发挥这么好的效果。怎样能够
哈喽，大家好，上一次我们了解了什么是卷积神经网络RNN，然后我又加上了我翻译的那一篇文章来简述了一下RNN和LSTM，今天，让我们来详细的了解下什么是LSTM。首先提到RNN呢，我们自然会想到RNN所带来的弊端，因此人们为了解决这个弊端，因此人们引入了我们今天所要了解的对象LSTM。LSTM是long short term memory的一种简称，中文名字呢又叫做长短期记忆，这是现在最流行的RNN
转载
2024-05-14 15:30:41
148阅读
本文的内容主要来自于斯坦福大学FeiFei-Li的CS231n课程，Lecture10，在这里做一个简单的总结，有兴趣的同学可以去看一下这个课程，讲的很好。1. RNNRNN的用途：RNN主要用于序列处理，比如机器翻译，这种输入输出序列之间具有高度的相关性，RNN可以model这种关系，总结一下，按照输入输出的类型，RNN可以做以下几个事情：举几个例子： one-to-one: CNN one
转载
2024-03-26 11:01:57
140阅读
我想在这边篇文章浅入浅出的谈谈这几个方面，当然深度学习你所要了解必然不仅仅如此，后面如果有机会我会一篇篇的完善：CNN/RNN理解Attention理解深度学习（CNN和RNN）传统领域的简单应用关于深度学习的一些想法大概会将全文分为以上几块，大家可以跳读，因为本文理论上应该会冗长无比，肯定也包括数据块+代码块+解析块，很多有基础的同学没有必要从头在了解一遍。好了，让我们正式开始。CNN/RNN理
转载
2024-08-08 22:12:50
38阅读
DL之RNN：循环神经网络RNN的简介、应用、经典案例之详细攻略目录循环神经网络RNN的简介1、RNN的分类1、RNN的常见算法分类2、RNN的三种分类2、循环神经网络RNN的重要进展2.1、1982年反馈神经网络Hopfield Network—Hopfield神经网络2.2、1986年Recurrent的概念→BP算法→LSTM算法2.3、199...
原创
2021-06-15 20:48:02
366阅读
【代码】RNN经典案例：RNN模型构建人名分类器。
原创
2023-01-25 07:58:52
219阅读
BLEU算法介绍和如何计算： 我们先举一个例子来说明：原文：猫站在地上机器译文 (candidate)：the the the the 人工译文 (reference)：The cat is standing on the ground 在计算1-gram(一元文法)的时候，the 都出现在译文中，因此匹配度为4/4 ，但是很明显 the 在人
转载
2024-09-06 19:35:35
47阅读
递归神经网络（RNN）RNN是专门用于处理顺序信息的神经网络的方法。RNN将计算应用于以先前计算结果为条件的输入序列。这些序列通常由固定大小的标记向量表示，他们被顺序送至循环单元。下图说明了一个简单的RNN框架。RNN的主要优势在于能够记忆先前的计算结果并在当前计算中使用该信息。这使得RNN模型适合于在任意长度的输入中都具有上下文依赖性，这样可以为输入创建适当的组合。RNN已被用于研究各种NLP任
转载
2024-04-29 21:43:18
76阅读
文章目录1 为什么需要RNN1.1RNN的应用场景1.2 DNN和CNN不能解决的问题2 RNN的网络结构2.1 RNN基础结构2.2 不同类型的RNN3 RNN的优化算法BPTT4 LSTM5 GRU 1 为什么需要RNN1.1RNN的应用场景1 模仿论文（生成序列）。输入是一堆的论文文章，输出是符合论文格式的文本。 2 模仿linux 内核代码写程序（生成序列） 3 模仿小四写文章(生成文本
转载
2024-05-29 08:17:37
86阅读
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)适用于处理序列数据。就像卷积神经网络是专门用于处理网格化数据(如图像)的网络，可以很容易的地扩展到具有很大宽度和高度的图像，以及可以处理大小可变的图像。循环网络适合于处理这样的序列输入，大多数循环网络都可以处理可变长度的序列。RNN可用于完成语音识别、机器翻译、情感分类、音乐生成、视频行为描述、姓名识别等任务。对于常见的序列数
转载
2024-08-23 08:35:55
152阅读
之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法（ 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） ,LSTM网络（Long Short-Term Memory ）），本文将列举一些 RNN 与 LSTM 的应用， RNN （LSTM）的样本可以是如下形式的：1）
转载
2024-02-08 15:34:15
17阅读
这篇博客主要是拜读IBM Research发表的论文“Comparative Study of CNN and RNN for Natural Language Processing”，结合自己的体会做一个阅读笔记。 目前深度学习主要包括CNN(卷积神经网络)和RNN(递归神经网络)两大阵营，基于卷积的CNN对识别目标任务的结构
转载
2024-04-11 21:31:38
68阅读
RNN 简介 文章目录RNN 简介1. RNN起因2. 为什么需要RNN3. RNN都能做什么3.1 机器翻译3.2 语音识别3.3 生成图像描述RNN的结构和原理 1. RNN起因现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、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。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：拥有
转载
2024-04-19 13:56:41
36阅读
首先，DNN、CNN、RNN可以一起比较。从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。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。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。其实，如果我们
转载
2024-04-22 12:53:43
128阅读
Variable Rate Image Compression Recurrent Neural NetworksRNN在图像压缩领域应用最经典的一篇，由Google的George Toderici提出。连接:Variable Rate Image Compression Recurrent Neural Networks文章提出了一种基于卷积和反卷积LSTM的RNN网络框
转载
2024-03-26 11:10:32
21阅读
转载
2016-12-20 14:29:00
184阅读
2评论
循环神经网络RNN、LSTM原理，并用Tensorflow搭建网络训练mnist数据集RNN▲原理： ●RNN（循环神经网络）用来处理序列形的数据，如：自然语言处理问题，语言处理，时间序列问题。序列形的数据就不太好用原始的神经网络了。为了建模序列问题，RNN，引入隐状态h的概念，h可以对序列形的数据提取特征，接着转化为输出。●hidden state（特征提取）：h1=f(ux1+wh0+b) 圆
转载
2024-04-03 13:05:52
82阅读
