Tensorlfow(2)Recurrent Neural Network(RNN)概念RNN：接祖循环核（cell脑记忆体）提取特征后，送入全连接网络进行预测 主要应用场景：历史数据预测（股票预测），语音识别，语句预测等 循环核：通过不同时刻的参数共享，实现对时间序列的信息提取，记忆体个数越多记忆力越好 状态信息ℎ?， 循环核按时间步展开：把循环核按照时间轴方向展开。每个时刻记忆体状态信息h?被
目录一、概念1.1 RNN1.2 LSTM（long short-term memory）二、RNN变种三、自然语言建模四、时间序列预测一、概念1.1 RNN主要用来处理和预测序列数据。特点：隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出，即当前时刻的状态是根据上一时刻的状态和当前的输入共同决定的。前向传播计算过程 实现过程 # -*- coding: utf-8
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2024-09-29 12:01:10
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1.RNN Encoder-Decoder字符串序列 / 图像序列（视频），当我们在给定一个字符串序列后，希望得到与之对应的字符串序列（如 翻译、如语义对应的）时，这个任务就可以称为Sequence2Sequence了。 在现在的深度学习领域当中，通常的做法是将输入的源Sequence编码到一个中间的context当中，这个context是一个特
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2024-04-22 12:10:55
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导读：本文介绍了LSTM网络中的TimeDistributed包装层，代码演示了具有TimeDistributed层的LSTM网络配置方法。演示了一对一，多对一，多对多，三种不同的预测方法如何配置。在对多对一预测中用了不配置TimeDistributed的方法，在多对多预测中使用了TimeDistributed层。对代码的解析在代码注释中源码地址：https://github.com/yangwo
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2024-05-14 17:02:27
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文章目录前言一、RNN的手推过程二、RNN代码实现1、PyTorch API实现2、代码逐行实现RNN总结 前言RNN的特点是拥有储存上一次节点的输出结果的能力，因此就算是同样的输入集合，只要改变其输入序列，输出结果就会完全不一样。在本次学习中，主要展示了RNN的正向和反向手动推导过程，用代码逐行实现单向和双向RNN，并与PyTorch API输出的结果进行验证正确。一、RNN的手推过程1． 如
主要介绍了RNN的官方实现以及手写复现。
官方实现PyTorch已经实现了一个RNN类，就在torch.nn工具包中，通过torch.nn.RNN调用。使用步骤：实例化类；将输入层向量和隐藏层向量初始状态值传给实例化后的对象，获得RNN的输出。在实例化该类时，需要传入如下属性：input_size：输入层神经元个数；hidden_size：每层隐藏层的神
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2023-07-28 21:21:49
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上篇博客中介绍了Hibernate的基本映射，下面跟小编接着来学习Hibernate的关联映射吧。关联映射，就是将关联关系映射到数据库中。所谓的关联关系就是在对象模型中就是一个或多个引用。在对象模型中，关联是有方向的。所以关系映射有四种：多对一、一对一、一对多、多对多。【多对一】1、需求： User-Group多个用
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2024-04-03 12:42:32
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时间序列预测——DA-RNN模型作者：梅昊铭1. 背景介绍传统的用于时间序列预测的非线性自回归模型（NRAX）很难捕捉到一段较长的时间内的数据间的时间相关性并选择相应的驱动数据来进行预测。本文将介绍一种基于 Seq2Seq 模型(Encoder-Decoder 模型)并结合 Attention 机制的时间序列预测方法。作者提出了一种双阶段的注意力机制循环神经网络模型（DA-RNN），能够很好的解决
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2024-04-02 11:08:47
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1. 引言为什么我们需要了解计算深度学习模型中的参数数量？我们一般情况下是不需要这么做的。但是，如果我们需要减小模型的大小，甚至缩短模型推理所需的时间，那么了解模型量化前后的参数数量就会派上用场。计算深度学习模型中的可训练参数数被认为太琐碎了，因为往往很多代码框架里已经可以帮我们自动做到这一点。但我想把我之前的笔记放在这里，供大家学习参考。闲话少说，我们直接开始吧！2. 前置条件为了详细说明，本文
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2024-09-26 15:49:20
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写在前面：最近在学习Faster-rcnn，在阅读论文和代码的过程中花了许多功夫，以此来记录自己之前觉得困惑的一些地方。 论文传送门：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 代码地址：link1 理论讲解：link2 代码讲解：link3 （非常感谢这个up主的无私讲解以及他分享的
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2024-09-29 07:20:01
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RNN学习记录——预测代码实现RNN预测连续字符RNN预测股票 RNN预测连续字符abcd->e bcde->fimport numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding
import matplotlib.pyplot as pl
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2024-03-01 21:09:08
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1. 写在前面今天分享的这篇文章是2017年发表在Nips上的一篇文章，来自于清华的团队。是论文阅读系列的第二篇文章，这篇文章是在ConvLSTM的基础上进行改进的一个版本，所以如果想学习这篇文章，需要先搞懂ConvLSTM的工作原理，可以参考这篇博客：时空序列预测之Convolutional LSTM Network，这是时空序列学习很重要的一种结构，但是存在的问题就是像本篇论文提到的：记忆状态
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2024-04-02 11:01:22
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1、RNN的基本设定在语言模型任务中，给定特定的单词序列（句子片段）,任务目标是预测该片段的下一个单词(或者符号)。传统的n-gram模型可以应用于该任务，但是它存在着许多难以解决的问题：假设预测序列为 Tom open his ___①强假设问题：n-gram模型的构建依赖于过强的假设，即假设待预测的第n各单词只依赖于它之前的n-1个单词，即：②稀疏问题：由于n-gram模型的预测靠的是第对条件
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2024-08-09 12:39:08
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最近在做一个RNN的实验，之前其实学习过RNN的一些知识，但由于长时间不用，加上很多API的更新，有些东西也记得不太清了，真的很想吐槽TF这种静态图，看个shape都费劲，现在也不想升级到2.0或者使用PyTorch，只能将就着用吧。 这个正弦预测应该算是入门基本实验了，网上很多资料都是一些小修小改，但是却很多都是错的，而错的人却还一直转载，我也是服了。建议还是去看看官方书籍或者自己调试一下吧，下
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2024-05-10 18:57:10
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任务描述本关任务：加深对语法分析器工作过程的理解；加强对预测分析法实现语法分析程序的掌握；能够采用一种编程语言实现简单的语法分析程序；能够使用自己编写的分析程序对简单的程序段进行语法翻译。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：用预测分析法编制语法分析程序。自上而下的语法分析器语法分析在编译中是一个重要的环节，语法分析可以分为自上而下分析和自下而上分析两种方式。自上而下分析法是从文法开始符号开始，不
RNN学习：利用LSTM，GRU解决航空公司评论数据预测问题 文章目录RNN学习：利用LSTM，GRU解决航空公司评论数据预测问题1.RNN的介绍1.1 LSTM的简单介绍1.2 GRU的简单介绍2.数据集的介绍3.读取数据并作预处理4.模型的搭建结语 1.RNN的介绍 RNN，即循环神经网络，即一般的神经网络同层节点与节点之间并无连接，比如CNN隐藏单元之间并没有连接，那么这相对于一些序列问题上
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2024-06-18 09:15:24
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我们知道，RNN（循环神经网络）模型是基于当前的状态和当前的输入来对下一时刻做出预判。而LSTM（长短时记忆网络）模型则可以记忆距离当前位置较远的上下文信息。 在此，我们根据上述预判模型来进行 古诗词的生成模型训练。 首先，我们需要准备好古诗词的数据集：全唐诗共34646首，我把数据文件上传到了我的csdn中，又需要的可以下载训练模型1、获取字典我们首先需要读取诗集，把诗集的每首诗都分离出来存入列
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2024-03-26 11:02:02
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以前在地震驱动的历史拟合工作流程中使用了岩石弹性模型（PEM）来模拟生产引起的弹性响应，然后可以将其与时移地震特性进行匹配，例如P阻抗，饱和度，压力和纵横波速度比。在大多数非常规岩石类型中，地震数据规模的弹性响应不易分辨。前人尝试通过以下方法研究了检测弹性响应的方法：拉姆齐和亚鲁思在低渗透裂隙性油藏中使用半经验和显示模拟器驱动的方法。这些方法在检查页岩储层中被证明时有价值的。需要注意的是，在煤中进
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2024-10-21 14:37:15
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序列模型文本预处理序列模型的核心其实就是去预测带时间序列的任务场景神经网络可以解决大部分问题；因为其能够学习到很多线性的和非线性的知识时间序列任务场景：一、语音识别； 二、生成一段音乐； 三、情感分析；四、**轨迹预测（**网格与网格之间是有联系的；只有将它们联系起来才能成为一条轨迹）时间序列：特点；前后关联强，“前因后果”（后面产生的结果，依赖前面产生的结果）标准神经网络建模的弊端弊端～ 针对位
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2024-03-08 07:19:34
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1、下面代码可以运行。一对多，一个人可以有多个Email地址： import java.util.ArrayList;impo。 p...
原创
2023-07-09 07:16:07
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