个人见解，大家看看，问题有则改之，共同进步，学习过程中参考的文章均超链接到原文了 RNN的应用场景主要是用来处理大量的输入序列集数据的，传统神经网络采用输入层-隐含层-输出层（InputLayer-Hidden Layer-Output Layer）各层之间全连接，层内节点无连接；而在RNN中，隐含层之间是存在一定的连接的，这意味着每一个输出和上一个输出之间是存在一定联系的，具体的表现就是网络会
循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般网络，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上下文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好的解决这类问题。 其主要形式如图所示： 其中： x为当前状态下数据的输入，h 表示接收到的上一个节点的输入 y为当前节点状态下的输出，h‘为传递到下一个节点的输出通过图示可
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2024-05-05 17:16:57
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快速串联经典序列模型原理
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原创
2023-03-15 16:29:42
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文章目录RNNRNN的结构RNN的特点变式与推导LSTMLSTM的结构ConvLSTMConvLSTM与LSTM之间的区别 RNN用于处理序列信息，这里的序列是指单个个体之间有联系，比如说一句话（词汇之间互有联系），一个视频（有很多相关联的帧）。因为是重复地使用同一个网络，所以也被称为递归网络。RNN的结构x：输入o：输出s：隐藏层U,V,M：权重矩阵RNN的特点上述的U,V,M是共享的，打个比
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2024-04-01 08:45:20
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文章目录RNN为什么需要RNN（循环神经网络）RNN的结构及变体重要变体之Encoder-DecoderRNN的训练方法—BPTTRNN的梯度消失梯度爆炸问题LSTM长期依赖（Long-Term Dependencies）问题LSTM网络LSTM变体讨论与思考在RNN中能否使用ReLU作为激活函数？为什么LSTM模型中既存在sigmoid又存在tanh两种激活函数？可以使用别的激活函数吗？ RN
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2024-06-05 11:11:16
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1. 循环神经网络①基本结构在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN(Recurrent Neuron Network)是一种对序列数据建模的神经网络，即一个序列当前的输出与前面的输出也有
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2024-04-26 15:20:48
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LSTM::只需研究一次 作者：elfin 资料来源：torch.nn.LSTM Top Bottom 1、简述RNN 在传统的统计学中，有一门专门介绍时间序列的课程。其主要研究事件的发生与时间(可以是广义的)有较强的关联，这时传统机器学习算法并不能很好地解决这种带有时序的数据预测、特征挖掘。随
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2021-05-26 23:00:33
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最近在研究RNN。RNN 即循环神经网络，是以是一类以序列(sequence)数据为输入的神经网络，输出不仅取决于当前时刻的输入，还和之前时刻的输入有关。而LSTM则是RNN的一种变种，用于改善RNN在处理long term memory时的缺陷。 在查找资料的时候发现了这篇文章写得非常好，而且通俗易懂。将RNN和LSTM之间的区别阐述的非常明白。 首先是两幅经典的图:来自(http://
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2024-04-25 13:05:07
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LSTM::只需研究一次 作者：elfin 资料来源：torch.nn.LSTM Top Bottom 1、简述RNN 在传统的统计学中，有一门专门介绍时间序列的课程。其主要研究事件的发生与时间(可以是广义的)有较强的关联，这时传统机器学习算法并不能很好地解决这种带有时序的数据预测、特征挖掘。随
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2021-08-02 09:45:02
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这里写目录标题RNN的引入RNN的类别两种Network两边同时进行RNNLSTMLSTM流程深入LSTM结构RNN带来的梯度消失和梯度爆炸解决梯度消失的方法：LSTMRNN的应用 RNN的引入RNN：具有记忆的神经网络。 一个词汇表示成一个Vector 输入一个向量，第n个词的输入和第n-1个词的输出相加，然后生成第n个词的概率 多层的RNN的类别两种Network两边同时进行RNN除了可以获
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2024-02-18 20:10:50
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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
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2024-05-14 15:30:41
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LSTM（long-short term memory）networks 是一种特殊的RNN网络，整体思维一致，具体区别和原理可以参考：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 上文对于LSTM阐述非常清晰，这里就不多赘述了，主要记录下自己在学习过程中遇到的一些问题和不清晰的点，以及我自己的理解。RNN与常规网络的区别从输入
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2024-03-28 09:39:03
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# PyTorch中的RNN与注意力机制
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。然而，传统RNN在处理长序列时，会面临梯度消失和长距离依赖的问题。因此，为了提升模型的性能，注意力机制应运而生。这篇文章将介绍如何在PyTorch中实现RNN与注意力机制，并且通过代码示例来加深理解。
## RNN概述
RNN的核心思想是通过循环连接将
原创
2024-08-28 08:10:41
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1、CNN介绍CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅老师ppt内容展开具体介绍。1.1 Why CNN for Image ①为什么引入CNN ？图片示意：给定一个图片放入全连接神经网络，第一个hidden layer识别这张图片有没有绿色出现？有没有黄色出现？有没有斜的条纹？第二个hidden layer结合第一个h
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2024-10-16 20:15:34
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作者：William Falcon 导读 之前通过动画介绍了RNN，介绍了attention，那么，今天再用动画给大家介绍下如何在RNN中使用attention来构建transformer。给你的神经网络增加注意力机制有点像想在工作的时候睡个午觉。你知道这样对你更好，每个人都想做，但是每个人都害怕。我今天的目标是不做任何假设，用动画来解释细节，让数学再次变得伟大！循环神经网络(RNN)RNNs
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2024-10-25 15:14:45
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RNN与LSTM一、RNN1. 为什么需要RNN？ 在这之前，我们已经学习了基础的神经网络，它们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；但基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，也就是说，他们都只能单独的去处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。而在实际应用中某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。
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2024-04-09 18:14:36
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PyTorch Attention LSTM: 用于序列建模的强大网络
# 引言
深度学习在自然语言处理和序列建模领域取得了巨大的突破。其中，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常受欢迎的神经网络架构，它可以在处理序列数据的任务中表现出色。然而，LSTM模型在处理长序列时存在一些挑战，其中包括如何有效地捕捉序列中重要的上下文信息。为了应对这个问题，注意力机制（Attention）被引入到LSTM
原创
2023-09-09 07:24:55
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attentionattention机制人如其名，确实是关于注意力，它的目的是关注一个数据的重点，就像人看照片总是会忽略一些边角的信息。1. 参数少2. 速度快3. 效果好**参数少**模型复杂度跟 CNN、RNN 相比，复杂度更小，参数也更少。所以对算力的要求也就更小。**速度快**Attention 解决了 RNN 不能并行计算的问题。Attention机制每一步计算不依赖于上一步的计算结果，
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2024-03-26 11:07:07
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快速串联 RNN / LSTM / Attention / transformer / BERT / GPT（未完待续）
原创
2022-12-05 00:17:11
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RNN理解：对于一段输入，如果前后文之间有关联，传统神经网络不能提取、处理这种关联信息（输入的各部分是独立无影响的）RNN可以在训练时，将前一阶段的特征保留，并传入到下一阶段一同训练，一定程度上处理了前后文的关联关系作用：对于时序输入问题进行训练：文本分析、机器翻译 RNN结构示意： 对于t时刻的RNN cell，有两个输入，一个输出：Xt：t时刻的输入
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2024-04-25 18:46:57
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