通俗易懂理解RNN RNN是接触最早的模型算法之一，但是对其理解一直不是很透彻，今天，看到一篇大佬写的博客，非常通俗易懂，看完以后醍醐灌顶。再重新梳理整理写进博客，供以后参考。1、Recurrent Neural Networks。 通俗来说，以往的神经网络都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，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
通俗易懂理解RNN RNN是接触最早的模型算法之一，但是对其理解一直不是很透彻，今天，看到一篇大佬写的博客，非常通俗易懂，看完以后醍醐灌顶。再重新梳理整理写进博客，供以后参考。1、Recurrent Neural Networks。 通俗来说，以往的神经网络都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，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
再话RNN,LSTM（双向RNN）之前写了一篇关于RNN，LSTM,GRU的公式推导以及前向传播的文章，但是后来发现，当时自己写的时候挺清楚的，后来过段时间就忘了，看来还是理解的不够啊。所以今天这篇文章写一下，到底什么是RNN,LSTM。首先，大家都知道，RNN解决的就是神经网络记忆的问题。因为RNN网络的有一个临时的输入，所以可以很好地记忆住之前的信息。 但是，在进行BPTT（rnn的反向传播）
Bi-RNN把普通的RNN拆成两个方向，一个正向的，关联历史数据；一个逆向的，关联未来数据，这样对于同一时刻，可以使用输入的历史数据和未来数据。两个方向的RNN有各自的state，相互之间没有直接连接，只是在最后的两份输出一起连接到Bi-RNN的输出节点上。 针对序列的后向传播叫做BPTT，BPTT在双向RNN中无法同时更新状态和输出。 正向的state传播，从时间步1->T，反向从T-
前言数据来自于kaggle比赛Ventilator Pressure Prediction，数据背景介绍请看官方说明
代码来自于当前排名第一的团队Shujun, Kha, Zidmie, Gilles, B，他们在获得第一名的成绩以后发了一篇博客，提供了他们在比赛中使用的模型，包括LSTM CNN transformer、PID Controller Matching、Simple LSTM
该篇
1.双向递归神经网络简介 双向递归神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Networks， Bi-RNN）,是由Schuster和Paliwal于1997年首次提出的，和LSTM是在同一年被提出的。Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息。RNN无法利用某个历史输入的未来信息，Bi-RNN则正好相反，它可以同时使用时序数据中某个输入的历史及未来数据。 Bi
关于基本的LSTM构建一个rnn需要有两个关键东西， cell，就是LSTM里面的一个模块； 网络，tf.nn.dynamic_rnn()、tf.nn.static_bidirectional_rnn()等 上面两个网络最后一般返回两个变量，一个是outputs，一个是state 1. state是一个tuple（默认情况下）,内容是(c,h)，看LSTM的公式就知道，c就是细胞状态，h就是当前的
1.tf.Graph()你一旦开始你的任务，就已经有一个默认的图已经创建好了。而且可以通过调用tf.get_default_graph()来访问到。 添加一个操作到默认的图里面，只要简单的调用一个定义了新操作的函数就行。比如下面的例子展示的：import tensorflow as tf
import numpy as np
c=tf.constant(value=1)
print(c
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2023-10-13 15:13:40
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Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 原论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1508.01991v1论文摘要本文百度出品。使用双向LSTM+CRFs 模型用于NLP序列标注问题（POS、分块、命名实体识别）。作者认为应该是这个模型首次用于该研究领域。模型两个优点，精度高和对词向量的依赖性小 (In additi
特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 3、基于Pytorch架构 &n
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2023-08-17 16:38:48
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深度学习笔记一、Task11.字符串2.整数浮点数3.字符串函数4.list 与tuple5.enumerate6.tensorflow1. with2.变量3.run（）4.六、代码1.字符串排序功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创
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2023-10-16 22:17:23
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github源码在这里：https://github.com/yingdajun/keras-Comman-DL-Model
原创
2021-09-08 10:04:56
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大家经常会遇到一些需要预测的场景，比如预测品牌销售额，预测产品销量。今天给大家分享一波使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。我们先来了解两个主题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析：单变量
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2023-08-17 01:27:11
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基于tensorflow，如何实现一个简单的循环神经网络，完成手写数字识别，附完整演示代码。01 LSTM网络构建基于tensorflow实现简单的LSTM网络，完成mnist手写数字数据集训练与识别。这个其中最重要的构建一个LSTM网络，tensorflow已经给我们提供相关的API， 我们只要使用相关API就可以轻松构建一个简单的LSTM网络。首先定义输入与目标标签# create RNN n
文章目录1、导入工具包2、获取数据集3、数据预处理4、时间序列滑窗5、数据集划分6、构造网络模型7、网络训练8、查看训练过程信息9、预测阶段10、对比 LSTM 和 GRU 1、导入工具包如果没有电脑没有GPU的话就把下面那段调用GPU加速计算的代码删了import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.ker
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2023-09-27 18:49:18
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Numpy is one of the most important and popular libraries in Python for numerical computation. It is widely used in data science and machine learning, a lot of libraries are built on top of it. I wis
整个个专栏记录一下深度学习的相关文章(一)认识深度学习(二)机器学习应用策略(三)卷积神经网络(四)序列模型(五)pytorch从零实现手写数字识别(六)认识NLP，RNN实现文本情感分析(六)经典试题整合循环神经网络tokenization：分词 token：具体的词常见工具jiebaTHULAC(不推荐)分词方法：句子转为词语句子转换为单个字N-gram准备词语特征的方法，N代表能够一起使用的
翻译自外网，这是我觉得少数在做预测的实验原文链接 时间序列数据，顾名思义，是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时时间段内的温度，一个月内各种产品的价格，某一特定公司一年内的股票价格。先进的深度学习模型，如Long Short Term Memory Networks (LSTM)，能够捕捉时间序列数据中的模型，因此可以用来预测数据的未来趋势。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数
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2023-09-05 20:22:38
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一、RNN的长期依赖问题在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题，这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少，但对优化过程影响很大)的问题。对于梯度爆炸是很好解决的，可以使用梯度修剪(Gradient Clipping)，即当梯度向量大于某个阈值，缩放梯度向量。但对于梯度消失是很难解决的。所谓的梯度消失或梯度爆炸是指训练时计算和
LSTM网络结构 long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂
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2023-09-23 13:11:12
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