写在前面昨天下午去面试了微信模式识别中心的NLP，被面试官问到自闭，菜是原罪...继续之前的文本分类任务系列，前面介绍了几种：CNN,RNN,fasttext。今天的主角是RCNN对了，顺带可以了解一下RNN与CNN在NLP中的区别于共同点，这个问题在昨天面试中也被问到了。这也是今天这篇论文提出的原因之一吧。（虽然我觉得文中关于CNN的部分只是用了一个max-pooling，本质上并不算CNN）传
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2024-04-08 10:40:21
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在上一讲中，我们对 RNN 的基本结构和计算机制有了初步的了解。本节笔者将和大家继续学习 RNN 的相关知识，对 RNN 的几种不同的类型结构进行分析。上一讲中我们以 RNN 中最普遍、最常见的结构类型为例进行了说明，即 N VS N 的结构类型。N VS NN VS N（图片源自网络） 所谓 N V
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2024-01-24 20:53:45
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通信原理第二章 随机信号分析一 随机过程定义测试n台性能相同的接收机，在同样条件下，不加信号测试其输出噪声，波形如图（１）每一条曲线 都是一个随机起伏的时间函数——样本函数（确知信号）， 称之为随机过程的一个实现／样本。这是对于其中一台接收机观察。（２）全体样本函数的集合称作随机过程 。（３）在某一特定时刻 观察各台接收机的输出噪声值 ，此时所有的输出噪声值是随机过程一个随机量（随机变量)：因
系列文章目录第三章 NR系统物理层信道与信号概述 文章目录系列文章目录前言一、物理层信道与信号二、物理层资源分配概述1.通用资源描述2.帧结构总结 前言接第二章物理层标准概述，本章我们从TS 38.211开始入手学习和理解物理层的信道和信号，以及他们的资源组织方法。一、物理层信道与信号物理层信道分别可以分为下行信道和上行信道。对于下行信道，包括物理层广播信道（PBCH）、物理层下行控制信道（PDC
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2024-03-20 17:29:34
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RNN:公式：多层RNN，前层的输出ht作为后层的输入xt：双向RNN:因为时刻t的输出不仅取决于之前时刻的信息，还取决于未来的时刻，所以有了双向RNN。比如要预测一句话中间丢失的一个单词，有时只看上文是不行的，需要查看上下文。原理也和RNN差不多，只不过将是将句子中的每个token的向量按句子倒序一个个传入RNN。正向时用正向权重计算，反向时用反向权重计算。 正向计算和反向计算的权重不共享。n
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2024-03-24 10:20:00
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【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（4）- CNN-LSTM 集成模型前言对之前内容感兴趣的朋友可以参考上面这几篇文章，接下来我要给大家介绍本篇博客的内容。为了观察CNN提取文本结构化的优势和LSTM提取上下文关系性的优势，我们将两种模型进行集成，引入了CNN-LSTM集成模型进行实验。先经过CNN层来提取局部特征，再使用LSTM层提取这些局部特征的长距离特征，再经变换输入全连接层，进
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2024-07-16 10:12:54
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论文和源码见个人主页：（论文加源码）（matlab代码）基于时频域特征分析和SVM分类器的DEAP脑电信号情感状态识别（四分类）摘要 情绪识别是近年来研究的一个重要领域。情感识别的应用在包括教育和研究在内的各个领域都留下了优异的成绩。传统的方法使用面部表情或语音语调来检测情绪，然而，面部手势和口语可能会导致偏见和模糊的结果。这就是为什么研究人员
Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成标签： deep-learning pytorch nlp1 简介本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。2 相关API的说明pytorch框架中每种网络模型都有构造函数，在构造函数中定义模型的静态参数，这些参数将对模型所包含weights参数的维度进行设置。在运行时
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2023-12-18 11:19:05
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RNN(Recurrent Neural Network, 循环神经网络) ReNN(Recursive Neural Network, 递归神经网络)如：(1) 我饿了，我要去食堂___。(2) 我饭卡丢了，我要去食堂___。很显然，第一句话是想表明去食堂就餐，而第二句则很有可能因为刚吃过饭，发现饭卡不见了，去食堂寻找饭卡。而RNN之前，我们常用的语言模型是N-Gram，无论何种语境，可能去食堂
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2024-03-19 10:31:59
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达本文由网友Jon_Snow_Stark授权分享对于很多从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知...
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2022-01-25 11:48:02
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本文由网友Jon_Snow_Stark授权分享
对于很多从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知道该如何下手。既然大家来看这篇博文，我相信，大家与我一样，其中的痛楚无需多言。下面我就与大家分享一下，这段时间我对这一问题的感悟（新手上路，如有错误，请大家批评指正）。
首先我们需要对这一问题有一个宏观的认识。我们采集到的原始脑电信号包含了很多的噪声与干扰，这些在分类中都会影响分
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2021-09-08 17:20:35
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一、引入attention机制就有点像人们找重点，看图片的时候抓住图片上的主体，看文章的时候看中心句。我们对图片上的不同位置，文章中不同部分所投放的attention是不一致的。机器也是会“遗忘”的，比如传统的机器翻译基本都是基于Seq2Seq模型，模型分为encoder层与decoder层，并均为RNN或RNN的变体构成，如下图所示：可以看到，在encoding阶段，下一个节点的输入是上一个节点
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2024-04-22 14:24:31
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调制的概念#
调制（modulation)就是对信号源的信息进行处理加到载波上，使其变为适合于信道传输的形式的过程，就是使载波随信号而改变的技术。一般来说，信号源的信息（也称为信源）含有直流分量和频率较低的频率分量，称为基带信号。基带信号往往不能作为传输信号（为什么？——1.基带信号频率低，波长长，当天线的长度为无线电信号波长的 1/4 时,天线的发射和接收转换效率 最高，如果不调制，天线需要
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2024-06-13 21:41:26
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除了具有两个特征（即可以表示在二维坐标图）的数据分类，实际应用中的数据往往具有很多个特征，fitclinear函数可以训练用于高维数据的SVM二分类模型。 以下内容基于MATLAB官网的介绍文档，进行了一点个人的理解和整理，不算原创，但也不是单纯的翻译，也就恬不知耻的算作原创了。具体内容缺斤少两的，想看具体的英文内容请点击链接fitclinear。 MATLAB实现SVM二分类之fitclinea
一、RNN（循环神经网络） RNN结构
和传统前馈神经网络的不同（思想）：模拟了人阅读文章的顺序，从前到后阅读每一个单词并将信息编码到状态变量中，从而拥有记忆能力，更好的理解之后的文本。即具备对序列顺序刻画的能力，能得到更准确的结果。模型：按时间展开可以看作是一个长度为T(句子长度)的前馈神经网络h,y 的激活函数可以是tanh或者relu： 假设Relu一直处于
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2024-04-05 10:12:50
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本文是《深度学习进阶:自然语言处理》、《神经网络与深度学习》和《动手学深度学习》的读书笔记。本文将介绍基于Numpy的循环神经网络的前向传播和反向传播实现，包括RNN和LSTM。一、概述1.1 循环神经网络(RNN)循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，其特点是在处理序列数据时，能够记录历史信息。RNN已广泛地用于序列相关的任
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2023-07-06 17:21:07
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世界上有些事情常常超乎人们的想象。余弦定理和新闻的分类似乎是两件八杆子打不着的事，但是它们确有紧密的联系。具体地说，新闻的分类很大程度上依靠的是余弦定理。早在2002年夏天，Google就推出了自己的"新闻"服务。和传统媒体的做法不同，这些新闻不是记者写的，也不是人工编辑的，而是由计算机整理、分类和聚合各个新闻网站的内容，一切都是自动生成的。这里面的关键技术就是新闻的自动分类。1. 新闻的特征向量
最近的项目需要实现多分类,主要的平台是MATLAB+LIBSVM. 如果需求只是实现二分类,那非常简单,可以参见这篇博文多分类存在的主要问题是,LIBSVM主要是为二分类设计的,为了实现多分类就需要通过构造多个二分类器来实现. 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类：一类是直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类
1.特征向量的寻找：新闻分类的第一步，寻找新闻中具有代表意义的实词，首先，含义丰富的词肯定相对更要代表意义，实词比“的、地、得”这些虚词重要。接下来则需要对实词进行度量和选择。单纯的认为出现频率越高的实词和文章的主题越相关，实际上并非如此。
引入概念
单文本词汇频率/逆文本频率值TF/IDF的概念（来源于如何确定网络和查询
# PyTorch RNN 分类入门指南
在深度学习中，递归神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的优越性能而广泛应用。尽管当前的研究趋向于使用更复杂的模型如LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元），但RNN仍然是理解序列学习的基础。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的RNN进行分类，并给出相应的代码示例。
## RNN 简介
RNN 的主要特点是能够通过其内部状态（记
原创
2024-09-30 03:50:49
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